xml网站地图制作,兰州电商网站建设,php网站前后台源代码,wordpress 制作网页ml5.js ml5.js 提供了简单的接口来加载和使用机器学习模型#xff0c;如图像分类、文本生成、姿态估计等#xff0c;不需要深入理解底层的数学原理或复杂的编程技巧 ml5.js 构建在 TensorFlow.js 之上#xff0c;提供了一系列预训练模型和简易的 API 接口 图片识别 先进行一…ml5.js ml5.js 提供了简单的接口来加载和使用机器学习模型如图像分类、文本生成、姿态估计等不需要深入理解底层的数学原理或复杂的编程技巧 ml5.js 构建在 TensorFlow.js 之上提供了一系列预训练模型和简易的 API 接口 图片识别 先进行一个简单的图片识别demo (这里我使用的是汽车图片) 首先创建一个index.html引入必要的库 创建index.html !DOCTYPE html
html langenheadscript srchttps://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/p5.js/1.11.1/p5.js/scriptscript srchttps://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/p5.js/1.11.1/addons/p5.sound.min.js/scriptscript srchttps://unpkg.com/ml51/dist/ml5.min.js/scriptmeta charsetutf-8 //headstylehtml,body {margin: 0;padding: 0;}canvas {display: block;}/stylebodymain/mainscript srcsketch.js/script/body
/html 创建sketch.js // 图像分类器
let classifier
// 图像
let img
// 结果
let resultfunction setup() {// 创建幕布createCanvas(400, 400)// 图像分类器初始化完成后调用classify函数if (classifier) {classifier.classify(img, (res, error) {if (error) {console.error(error)return}result resconsole.log(res)})} else {console.error(图像分类器未初始化完成)}
}function draw() {// 绘制背景background(220)if (img) {image(img, 0, 0, width, height)}// 绘制结果if (result) {fill(255)stroke(0)textSize(18)label Label: result[0].labelconfidence Confidence: nf(result[0].confidence, 0, 2)text(label, 10, 360)text(confidence, 10, 380)}
}
function preload() {// 图像分类器初始化classifier ml5.imageClassifier(MobileNet, function () {console.log(图像分类器初始化完成)})img loadImage(https://picsum.photos/id/133/2742/1828)
}
function gotResult(res, error) {if (error) {console.error(error)return}result resconsole.log(results)
}
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