Computer Vision .js Frameworks, die Sie kennen müssen

Computer Vision war in den letzten Jahren ein heißes Thema und ermöglichte unzählige großartige Anwendungen. Mit den Bemühungen einiger engagierter Entwickler auf der ganzen Welt ist die Erstellung einer Anwendung mit Computer Vision kein Hexenwerk mehr. Tatsächlich können Sie viele Anwendungen in wenigen Zeilen JavaScript-Code erstellen. In diesem Artikel werde ich Ihnen einige davon vorstellen.

1. TensorFlow.js

Als eines der größten Frameworks für maschinelles Lernen ermöglicht TensorFlow auch die Erstellung von Node.js und Front-End-JavaScript-Anwendungen mit Tensorflow.js . Unten ist eine ihrer Demos, die Posen mit einer Sammlung von Bildern zusammenbringt. TensorFlow verfügt auch über einen Spielplatz , auf dem wir bessere künstliche neuronale Netze visualisieren können, die sich hervorragend für Bildungszwecke eignen.

2. Amazon Rekognition

Amazon Rekognition ist ein leistungsstarkes Cloud-basiertes Tool. Sie bieten aber auch SDKs für JavaScript in Browsern an, die hier zu finden sind . Unten sehen Sie ein Bild, das zeigt, wie detailliert die Gesichtserkennung sein kann.

3. OpenCV.js

OpenCV ist eines der ältesten Computer-Vision-Frameworks auf dem Markt und dient Entwicklern im Bereich Computer Vision seit sehr langer Zeit. Sie haben auch eine JavaScript-Version , mit der Entwickler diese Funktionen auf einer Website implementieren können.

4. Tracking.js

Wenn Sie nur suchen , um eine schnelle Gesichtserkennung App, wie eine Web - Version der Snapchat Filter zu bauen, sollten Sie einen Blick auf nehmen tracking.js . Dieses Framework ermöglicht die Integration der Gesichtserkennung in JavaScript mit einer relativ einfachen Einrichtung. Ich habe auch einen Leitfaden zu diesem Rahmen geschrieben, in dem ich zum St. Patrick's Day einen Koboldhut auf die Gesichter fallen ließ.

5. WebGazer.js

Unabhängig davon, ob Sie versuchen, User Experience-Studien durchzuführen oder neue interaktive Systeme für Ihr Spiel oder Ihre Websites zu erstellen, kann WebGazer.js ein guter Ausgangspunkt sein. Mit diesem leistungsstarken Framework können unsere Apps mithilfe von Kameraeingaben erkennen, wohin die Person schaut.

6. three.ar.js

Ein weiteres Framework von Google, three.ar.js, erweitert die Funktionen von ARCore auf Front-End-JavaScript. Es ermöglicht uns, die Oberflächen- und Objekterkennung in Browser zu integrieren, was das perfekte Werkzeug für ein AR-Spiel ist.

Schlussendlich…

Ich lerne leidenschaftlich gerne neue Technologien und teile sie mit der Community. Wenn Sie etwas besonders lesen möchten, lassen Sie es mich bitte wissen. Unten finden Sie meine vorherigen Artikel zu diesem Thema. Bleiben Sie dran und haben Sie Spaß beim Engineering!

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