画像分類の意味は、画像から可能な限り多くの情報を抽出することです。たとえば、画像を Google フォトにアップロードすると、画像から情報が抽出され、その情報に基づいて場所が提案されます。
OpenCV を使用すると、画像内のあらゆる小さな情報を検出し、画像を予測できます。
JavaScript を使用してモデルを最初からトレーニングおよびテストするには多大な労力が必要であり、さまざまな画像を含む適切なデータセットが必要です。したがって、このチュートリアルでは、ml5.js の事前トレーニング済みモデルを使用して画像を分類します。
ml5.js ライブラリには、開発者の作業を容易にするさまざまな事前トレーニング済みモデルが含まれています。さらに、ブラウザの GPU を使用して数学的演算を実行するため、効率が向上します。
###文法###上記の構文では、「image_classifier」は、ml5.js ライブラリからインポートされた事前トレーニング済みの画像分類モデルです。最初のパラメータとして画像を渡し、2 番目のパラメータとしてコールバック関数を渡して、「predict」メソッドを呼び出します。コールバック関数で出力またはエラーを取得します。
###ステップ###ステップ 1
ステップ 2
ステップ 3
ステップ 4
ステップ 5
例 1
リーリー
ユーザーは、JavaScript で事前トレーニングされたモデルを使用して画像を分類する方法を学びました。画像の特徴抽出には「ml5.js」ライブラリを使用します。実際の画像分類を使用して画像を分類できます。さらに、画像分類には他にも多くの使用例があります。以上がJavaScriptを使用した画像分類の詳細内容です。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。