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前端JS实现人类动作捕捉,怎么办?几十行代码轻松搞定!

freeflydom
2024年7月24日 16:48 本文热度 527

01:什么是 HandtrackJS

HandtrackJS 是一个基于 JavaScript 的开源库,用于实时手部检测和手势识别。它利用了机器学习模型来检测手的位置和姿势,使得开发者可以在网页和其他 JavaScript 环境中轻松地实现手势控制和交互功能。

HandtrackJS 提供了对应的案例,我们可以一起来看下对应的效果:

 

根据示例 DEMO 我们可以发现,利用 HandtrackJS 可以直接捕获到人像与手势,同时还可以根据不同的手势进行识别,如下图所示:

整个手势的状态被识别并分为了:open、pinch、closed 三种不同的状态

02:实现一个动作捕捉功能

整个 HandtrackJS 使用也非常方便,根据官方文档所示,我们可以分别通过 npm 或 cdn 的形式直接进行安装,这里为了方便,直接通过 cdn 的形式引入:

html 部分

<body class="bx--body p20">

 <div class="mb10">

  <button

   id="trackbutton"

   class="bx--btn bx--btn--secondary"

   type="button"

   disabled

  >

   点击启动

  </button>

 </div>

 <!-- 捕捉和展示实时视频流 -->

 <video

  class="videobox canvasbox"

  autoplay="autoplay"

  id="myvideo"

  style="display: none"

 ></video>

 <!-- 视频流渲染到 canvas 之中 -->

 <canvas id="canvas" class="border canvasbox"></canvas>

 <!-- cdn 引入 handtrack -->

 <script src="lib/handtrack.min.js"></script>

 <script src="js/index.js"></script>

</body>

在上面代码中,核心有两个标签:

video:它的主要作用是开启一个视频流,用来捕获摄像头图像的。但是真正的展示并不是通过它来做,所以这里直接 display: none 隐藏即可

canvas:这是真正用来展示捕获内容的界面

JS 部分

搞定了 html 之后,接下来我们来处理 js 的内容

1:利用 handTrack 加载模型

handTrack 是 HandtrackJS 的核心类,可以利用它的 load 方法加载配置、模型:

let model = null // 存储加载的模型

let trackButton = document.getElementById('trackbutton') // 获取按钮元素

// 模型参数配置

const modelParams = {

 maxNumBoxes: 20, // 最大检测框数量

 iouThreshold: 0.5, // IOU阈值

 scoreThreshold: 0.6 // 分数阈值

}

// 加载模型

handTrack.load(modelParams).then((lmodel) => {

 model = lmodel // 保存加载的模型

 trackButton.disabled = false // 启用按钮

})

2:按钮按下,开启视频捕捉

监听 trackButton 按钮的点击行为,利用 video 开启摄像头

// 获取HTML中的video和canvas元素

const video = document.getElementById('myvideo')

const canvas = document.getElementById('canvas')

const context = canvas.getContext('2d') // 获取canvas的2D绘图上下文

let isVideo = false // 标记视频是否正在播放


// 开始视频捕捉

function startVideo() {

 handTrack.startVideo(video).then(function (status) {

  if (status) {

   // 如果视频启动成功

   isVideo = true // 设置视频状态为正在播放

   runDetection() // 开始检测

  } else {

   // 视频启动失败处理(未实现)

  }

 })

}


// 运行检测

function runDetection() {

 model.detect(video).then((predictions) => {

  model.renderPredictions(predictions, canvas, context, video) // 在canvas上绘制检测结果

  if (isVideo) {

   requestAnimationFrame(runDetection) // 如果视频正在播放,继续检测

  }

 })

}


// 切换视频播放状态

function toggleVideo() {

 if (!isVideo) {

  startVideo() // 如果视频未播放,则启动视频

 } else {

  handTrack.stopVideo(video) // 停止视频

  isVideo = false // 设置视频状态为未播放

 }

}


// 按钮点击事件监听,点击按钮时切换视频状态

trackButton.addEventListener('click', function () {

 toggleVideo()

})

至此整个的检测就已经全部完成了,是不是还是挺简单的。咱们来看看效果!

 

转自公众号程序员Sunday


该文章在 2024/7/24 16:53:33 编辑过
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