In den letzten Jahren hat JavaScript als Programmiersprache für die Entwicklung von Robotikanwendungen enorm an Popularität gewonnen. Seine Vielseitigkeit, Benutzerfreundlichkeit und sein breites Ökosystem machen es zu einer hervorragenden Wahl für den Bau interaktiver intelligenter Roboter. Einer der aufregendsten Aspekte der Robotik ist die Computer Vision, die es Robotern ermöglicht, ihre Umgebung wahrzunehmen und zu interpretieren.
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie JavaScript zur Implementierung von Computer Vision- und Objekterkennungsaufgaben verwenden. Wir vertiefen uns in die Theorie hinter Computer Vision, besprechen relevante JavaScript-Bibliotheken und Frameworks und stellen praktische Beispiele mit detaillierten Codeausschnitten und der entsprechenden Ausgabe bereit.
Erfahren Sie mehr über Computer Vision
Computer Vision ist ein Forschungsgebiet, das sich darauf konzentriert, Computer in die Lage zu versetzen, aus digitalen Bildern oder Videos erweiterte Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei geht es darum, visuelle Daten zu verarbeiten, aussagekräftige Informationen zu extrahieren und auf der Grundlage dieser Informationen Entscheidungen zu treffen. Computer Vision umfasst verschiedene Aufgaben wie Bilderkennung, Objekterkennung und Szenenverständnis. Im Kontext der Robotik spielt Computer Vision eine entscheidende Rolle dabei, Roboter in die Lage zu versetzen, ihre Umgebung effektiv wahrzunehmen und mit ihr zu interagieren.
JavaScript und Computer Vision
Dank leistungsstarker Bibliotheken und Frameworks hat JavaScript im Bereich Computer Vision erhebliche Fortschritte gemacht. TensorFlow.js, OpenCV.js und Tracking.js sind bekannte JavaScript-Tools, mit denen Entwickler erweiterte Computer-Vision-Algorithmen direkt in JavaScript implementieren können. Diese Bibliotheken bieten eine breite Palette an Funktionen, einschließlich Bildfilterung, Merkmalsextraktion, Objekterkennung und mehr. Darüber hinaus ermöglicht die Kompatibilität von JavaScript mit Browsern die Durchführung von Echtzeitverarbeitung und die Interaktion mit Kameras und Videoquellen, was es zu einer idealen Sprache für Computer-Vision-Aufgaben in Robotikanwendungen macht.
Objekterkennung mit TensorFlow.js
TensorFlow.js ist eine von Google entwickelte Open-Source-JavaScript-Bibliothek, die maschinelles Lernen und Deep Learning im Browser ermöglicht. Es bietet umfangreiche Tools zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen, einschließlich der Unterstützung für Objekterkennungsaufgaben. Mit TensorFlow.js können Entwickler auf einfache Weise Objekterkennung mithilfe vorab trainierter Modelle durchführen und Lerntechniken übertragen.
Um die Objekterkennung mit TensorFlow.js zu veranschaulichen, schauen wir uns ein Beispiel für die Identifizierung verschiedener Früchte an. Der erste Schritt besteht darin, einen Datensatz mit Fruchtbildern zu sammeln und diese entsprechend zu kennzeichnen. Dieser Datensatz dient als Trainingsdaten für das Modell. TensorFlow.js unterstützt Transferlernen, bei dem vorab trainierte Modelle wie MobileNet oder ResNet mithilfe gesammelter Datensätze verfeinert werden. Durch diesen Prozess lernt das Modell, bestimmte Fruchtobjekte zu erkennen.
Nachdem das Modelltraining abgeschlossen ist, können Sie es mit der Funktion tf.loadLayersModel in JavaScript laden. Als Nächstes können wir die getUserMedia-API verwenden, um das Video von der Kamera des Benutzers aufzunehmen und es auf dem Canvas-Element anzuzeigen. Die Leinwand wird als Ansichtsfenster für die Objekterkennung verwendet.
Um eine Objekterkennung durchzuführen, definieren wir eine Funktion namens detectorObjects. Diese Funktion erfasst kontinuierlich Frames von der Videoquelle, verarbeitet sie und sagt die in jedem Frame vorhandenen Objekte vorher.
Der folgende Codeausschnitt demonstriert die Objekterkennung mit TensorFlow.js -
// Load the model
const model = await tf.loadLayersModel('model/model.json');
// Capture video from the camera
const video = document.getElementById('video');
const canvas = document.getElementById('canvas');
const context = canvas.getContext('2d');
navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true })
.then(stream => {
video.srcObject = stream;
video.play();
detectObjects();
});
// Perform object detection
function detectObjects() {
context.drawImage(video, 0, 0, 300, 300);
const image = tf.browser.fromPixels(canvas);
const expandedImage = image.expandDims(0);
const predictions = model.predict(expandedImage);
// Process predictions
predictions.array().then(data => {
const maxIndex = data[0].indexOf(Math.max(...data[0]));
const classes = ['apple', 'banana', 'orange'];
const prediction = classes[maxIndex];
console.log('Detected:', prediction);
});
requestAnimationFrame(detectObjects);
}
Nach dem Login kopieren
Anleitung
Dieser Code erfasst Videos von der Kamera des Benutzers und führt kontinuierlich eine Objekterkennung für jedes Bild der Videoquelle durch. Für jeden Frame führt der Code die folgenden Schritte aus -
Es zeichnet den aktuellen Videorahmen auf das Leinwandelement.
Dann verwenden Sie tf.browser.fromPixels, um das Leinwandbild in einen TensorFlow.js-Tensor umzuwandeln.
Verwenden Sie ExpandDims, um den Bildtensor so zu erweitern, dass er mit der Eingabeform des Modells übereinstimmt.
Rufen Sie die Vorhersagefunktion des Modells mithilfe des erweiterten Bildtensors auf, um Vorhersagen zu erhalten.
Verwenden Sie array(), um Vorhersagen in JavaScript-Arrays zu konvertieren.
Identifizieren Sie den höchsten vorhergesagten Wert, indem Sie den Index des größten Werts im vorhergesagten Array ermitteln.
Arrays vordefinierter Klassen (z. B. ['Apfel', 'Banane', 'Orange']) werden verwendet, um Indizes entsprechenden Objekt-Tags zuzuordnen.
Verwenden Sie console.log('Detected:', Prediction), um die erkannte Objektbezeichnung in der Konsole zu protokollieren.
Die tatsächliche Ausgabe hängt von den in der Videoquelle vorhandenen Objekten und der Genauigkeit des trainierten Modells ab. Wenn die Videoquelle beispielsweise einen Apfel enthält, gibt der Code möglicherweise „Erkannt: Apfel“ an die Konsole aus. Wenn eine Banane vorhanden ist, könnte die Ausgabe ebenfalls „Erkannt: Banane“ lauten.
Fazit
Zusammenfassend bietet JavaScript mit seiner breiten Palette an Bibliotheken und Frameworks leistungsstarke Funktionen für Computer Vision und Objekterkennung in der Robotik. Durch den Einsatz von Tools wie TensorFlow.js können Entwickler Modelle trainieren, Objekterkennung in Echtzeit durchführen und Roboter in die Lage versetzen, ihre Umgebung effektiv zu erfassen und zu verstehen. Die Vielseitigkeit und Browserkompatibilität von JavaScript machen es zu einer vielversprechenden Sprache für den Aufbau intelligenter und interaktiver Robotersysteme. Da sich der Bereich der Robotik ständig weiterentwickelt, eröffnet die Erforschung von JavaScript-Robotik und Computer Vision weitere spannende Möglichkeiten für Innovation und Wachstum.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonJavaScript-Robotik: Verwendung von JavaScript für Computer Vision und Objekterkennung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
