Douyin の非常に人気のある画像の多肢選択特殊効果は、フロントエンドを使用してすぐに実装できます。

この記事は、フロントエンドの画像特殊効果に関する関連知識を提供します。主に、最近 Douyin で非常に人気のある画像の複数選択の特殊効果をフロントエンドがどのように実装するかを紹介します。非常に包括的かつ詳細です。 . 一緒に見てみましょう. 困っている人たちの役に立てれば幸いです。

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https://code.juejin.cn/pen/7160886403805970445

序文

最近、Douyin 特殊効果の

絵多肢選択問題 が特に人気です。フロントエンドの実装方法についてお話します 次に、左右の首振りの判定方法を中心にお話します。

アーキテクチャとコンセプト

抽象的な全体的な実装アイデアは次のとおりです

##MediaPipe Face Mesh

はソリューションです。 468 個の 3D 顔ランドマークがモバイル デバイス上でもリアルタイムで推定されます。機械学習 (ML) を使用して 3D 顔の表面を推論し、必要なのはカメラ入力のみで、専用の深度センサーは必要ありません。このソリューションは、軽量モデル アーキテクチャとパイプライン全体の GPU アクセラレーションを活用して、リアルタイム エクスペリエンスに重要なリアルタイム パフォーマンスを提供します。 はじめに

import '@mediapipe/face_mesh';
import '@tensorflow/tfjs-core';
import '@tensorflow/tfjs-backend-webgl';
import * as faceLandmarksDetection from '@tensorflow-models/face-landmarks-detection';

顔モデルの作成

トレーニングされたtensorflowの紹介

顔特徴点検出モデル

、予測486 3D顔特徴点人間の顔のおおよその顔の形状を推測するために使用されます。

maxFaces
• デフォルトは 1 です。モデルが検出する顔の最大数。返される顔の数は最大値より少ない場合があります (たとえば、入力に顔がない場合)。この値を予想される面の最大数に設定することを強くお勧めします。そうしないと、モデルが不足している面の検索を継続し、パフォーマンスが低下する可能性があります。
refineLandmarks
• デフォルトは false です。 true に設定すると、目と唇の周囲のランドマーク座標が調整され、虹彩の周囲に追加のランドマークが出力されます。 (目の座標を使用していないため、ここでは false を設定できます)
solutionPath
• バイナリ ファイルとモデル ファイルの場所へのパス。 (モデルを国内のオブジェクト ストレージに置くことを強くお勧めします。最初のロードで時間を大幅に節約できます。サイズは約 10M です)#<div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:php;toolbar:false">async createDetector(){ const model = faceLandmarksDetection.SupportedModels.MediaPipeFaceMesh; const detectorConfig = { maxFaces:1, //检测到的最大面部数量 refineLandmarks:false, //可以完善眼睛和嘴唇周围的地标坐标，并在虹膜周围输出其他地标 runtime: &amp;#39;mediapipe&amp;#39;, solutionPath: &amp;#39;https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/face_mesh&amp;#39;, //WASM二进制文件和模型文件所在的路径 }; this.detector = await faceLandmarksDetection.createDetector(model, detectorConfig); }</pre><div class="contentsignin">ログイン後にコピー</div></div>

##人顔認識

返される顔リストには、画像内の各顔について検出された顔が含まれます。モデルが顔を検出できない場合、リストは空になります。 顔ごとに、検出された顔の境界ボックスとキーポイントの配列が含まれます。 MediaPipeFaceMesh は 468 個のキーポイントを返します。各キーポイントには、名前のほかに x と y が含まれます。

これで、検出器を使用して顔を検出できるようになりました。 estimateFaces メソッドは、

HTMLVideoElement

、

HTMLImageElement

、HTMLCanvasElement、Tensor3D などのさまざまな形式の画像とビデオを受け入れます。

水平反転

オプション。デフォルトは false です。画像データがカメラから取得された場合、結果は水平方向に反転する必要があります。

• async renderPrediction() {
      var video = this.$refs['video'];
      var canvas = this.$refs['canvas'];
      var context = canvas.getContext('2d');
      context.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
      const Faces = await this.detector.estimateFaces(video, {
          flipHorizontal:false, //镜像
      });
      if (Faces.length > 0) {
          this.log(`检测到人脸`);
      } else {
          this.log(`没有检测到人脸`);
      }
  }

このボックスは、画像ピクセル空間内の顔の境界ボックスを表します。xMin、xMax は x 境界を表し、yMin、yMax は y 境界を表します。幅、高さ 境界ボックスの寸法を表します。 キーポイントの場合、x と y は画像ピクセル空間内の実際のキーポイントの位置を表します。 zは頭の中心を原点とした奥行きを表し、値が小さいほどキーポイントがカメラに近くなります。 Z のサイズには、x とほぼ同じスケールが使用されます。 この名前は、「唇」、「左目」など、いくつかの重要なポイントのラベルを提供します。すべてのキーポイントにラベルがあるわけではないことに注意してください。

判断方法

顔の2つのポイントを見つけます

最初のポイント

額の中心の位置

2番目のポイント

あご中心位置

<div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:js;toolbar:false">const place1 = (face.keypoints || []).find((e,i)=&gt;i===10); //额头位置 const place2 = (face.keypoints || []).find((e,i)=&gt;i===152); //下巴位置 /* x1,y1 | | | x2,y2 -------|------- x4,y4 x3,y3 */ const [x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4] = [ place1.x,place1.y, 0,place2.y, place2.x,place2.y, this.canvas.width, place2.y ];</pre><div class="contentsignin">ログイン後にコピー</div></div> x1,y1,x2,y2,x3 を Canvas.width 額中心位置

と

顎中心位置 ,y3 で計算します。 ,x4,y4

getAngle({ x: x1, y: y1 }, { x: x2, y: y2 }){
    const dot = x1 * x2 + y1 * y2
    const det = x1 * y2 - y1 * x2
    const angle = Math.atan2(det, dot) / Math.PI * 180
    return Math.round(angle + 360) % 360
}
const angle = this.getAngle({
        x: x1 - x3,
        y: y1 - y3,
    }, {
        x: x2 - x3,
        y: y2 - y3,
    });
console.log('角度',angle)

通过获取角度，通过角度的大小来判断左右摆头。

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以上がDouyin の非常に人気のある画像の多肢選択特殊効果は、フロントエンドを使用してすぐに実装できます。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。