受限於人類天生的視覺處理能力，人的視覺辨識系統在許多方面無法與電腦相比，例如，人的腦力不足以在短時間內辨識出大量的人臉。然而，在電腦如今的高級技術中，臉部辨識技術已經日益成熟化。利用電腦視覺和人工智慧的結合，我們能夠開發出多種臉部辨識技術，其中最重要的一種是線上人臉辨識系統。本文旨在介紹如何利用WebSocket和JavaScript來實作一個線上人臉辨識系統。
首先需要理解WebSocket是什麼。 WebSocket是一種基於TCP協定的網路通訊協定。它提供了瀏覽器和伺服器之間的持久性連接，實現了雙向通訊。在本文中，我們將使用WebSocket來將圖像和識別資訊從客戶端發送到伺服器，並將識別結果從伺服器發送回客戶端。
第一步是建立一個WebSocket連線。在客戶端中，透過以下程式碼片段建立一個WebSocket連接：
let socket = new WebSocket("ws://localhost:8080/");
socket.onopen = function() {
console.log("WebSocket连接已打开");
};
socket.onmessage = function(event) {
console.log(event.data);
};登入後複製
這將在本機上開啟一個WebSocket連接，連接到8080埠。當WebSocket連線開啟時，將輸出日誌「WebSocket連線已開啟」。當接收到來自伺服器的訊息時，將在控制台中輸出訊息資料。
現在需要實作客戶端將圖像資訊傳送到伺服器的功能。有多種方法可用於擷取影像，其中包括HTML5中的「
let video = document.querySelector('video');
navigator.mediaDevices.getUserMedia({video: true})
.then(function (stream) {
video.srcObject = stream;
});登入後複製
現在可以使用HTML5 Canvas API將擷取的影像繪製到一個
let canvas = document.getElementById('canvas');
let context = canvas.getContext('2d');
context.drawImage(video, 0, 0, canvas.width, canvas.height);登入後複製
可以將圖像資料作為Base64字串提取出來，然後透過WebSocket發送給伺服器：
let dataUrl = canvas.toDataURL('image/jpeg', 1.0);
socket.send(dataUrl);登入後複製
伺服器將使用OpenCV和Python將接收到的圖像進行處理和識別。以下是一個簡單的Python腳本，使用OpenCV將人臉從圖像中剪切出來：
import cv2
def detect_faces(image):
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
return faces
def extract_faces(image_path):
image = cv2.imread(image_path)
faces = detect_faces(image)
for i, (x, y, w, h) in enumerate(faces):
face_image = image[y:y+h, x:x+w]
cv2.imwrite('face_{}.jpg'.format(i), face_image)登入後複製
#可以看到，這個腳本使用了OpenCV中的人臉檢測器來檢測圖像中的人臉，並將人臉剪下來儲存到「face_{}.jpg」的檔案中。
在伺服器端，可以使用Python編寫以下WebSocket程式。
import asyncio
import cv2
import base64
import io
from aiohttp import web
async def index(request):
return web.Response(text="WebSocket服务器已启动！")
async def websocket_handler(request):
ws = web.WebSocketResponse()
await ws.prepare(request)
while True:
data = await ws.receive()
if data.type == web.WSMsgType.TEXT:
await ws.send_str("接收到了一张新的图像，请稍候……")
img_data = data.data[23:] # 截取“data:image/jpeg;base64,”之后的数据
try:
img_bytes = base64.b64decode(img_data)
img_stream = io.BytesIO(img_bytes)
img_np = cv2.imdecode(np.frombuffer(img_stream.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# 图像识别代码
# ...
# 向客户端发送识别结果
await ws.send_str("这是一个人脸。")
except:
await ws.send_str("出错了，无法处理该图像。")
elif data.type == web.WSMsgType.ERROR:
print("WebSocket连接发生错误！ Code：{}".format(ws.exception()))
break
return ws
app = web.Application()
app.router.add_get('/', index)
app.router.add_get('/ws', websocket_handler) # /ws是WebSocket路径，亦可为其他路径
web.run_app(app, port=8080)登入後複製
當WebSocket連線開啟時，將自動執行websocket_handler函數，並持續監聽來自客戶端的訊息。當接收到新的影像時，將解析Base64編碼並使用OpenCV處理。資料處理後，將結果傳回給客戶端。
至此，我們已經成功地實現了一個線上人臉辨識系統。完整的客戶端和伺服器端程式碼如下所示：
客戶端：
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>人脸识别</title>
</head>
<body>
<h1>人脸识别</h1>
<video width="320" height="240" autoplay></video>
<canvas id="canvas" width="320" height="240"></canvas>
<script>
let socket = new WebSocket("ws://localhost:8080/");
socket.onopen = function() {
console.log("WebSocket连接已打开");
};
socket.onmessage = function(event) {
console.log(event.data);
};
let video = document.querySelector('video');
navigator.mediaDevices.getUserMedia({video: true})
.then(function (stream) {
video.srcObject = stream;
});
let canvas = document.getElementById('canvas');
let context = canvas.getContext('2d');
setInterval(function() {
context.drawImage(video, 0, 0, canvas.width, canvas.height);
let dataUrl = canvas.toDataURL('image/jpeg', 1.0);
socket.send(dataUrl);
}, 500);
</script>
</body>
</html>登入後複製
伺服器端：
import asyncio
import cv2
import base64
import io
from aiohttp import web
async def index(request):
return web.Response(text="WebSocket服务器已启动！")
async def websocket_handler(request):
ws = web.WebSocketResponse()
await ws.prepare(request)
while True:
data = await ws.receive()
if data.type == web.WSMsgType.TEXT:
await ws.send_str("接收到了一张新的图像，请稍候……")
img_data = data.data[23:] # 截取“data:image/jpeg;base64,”之后的数据
try:
img_bytes = base64.b64decode(img_data)
img_stream = io.BytesIO(img_bytes)
img_np = cv2.imdecode(np.frombuffer(img_stream.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# 图像识别代码
# ...
# 向客户端发送识别结果
await ws.send_str("这是一个人脸。")
except:
await ws.send_str("出错了，无法处理该图像。")
elif data.type == web.WSMsgType.ERROR:
print("WebSocket连接发生错误！ Code：{}".format(ws.exception()))
break
return ws
app = web.Application()
app.router.add_get('/', index)
app.router.add_get('/ws', websocket_handler)
web.run_app(app, port=8080)登入後複製
希望這篇文章能幫助您了解如何使用WebSocket和JavaScript實作一個線上人臉辨識系統，並快速建構出一個可行性系統。
以上是如何使用WebSocket和JavaScript實現線上人臉辨識系統的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
