防挡脸弹幕，即大量弹幕飘过，但不会遮挡视频画面中的人物，看起来像是从人物背后飘过去的。
机器学习已经火了好几年了，但很多人都不知道浏览器中也能运行这些能力；
本文介绍在视频弹幕方面的实践优化过程，文末列举了一些本方案可适用的场景，期望能开启一些脑洞。
mediapipe Demo（https://google.github.io/mediapipe/）展示
up 上传视频
服务器后台计算提取视频画面中的人像区域，转换成 svg 存储
客户端播放视频的同时，从服务器下载 svg 与弹幕合成，人像区域不显示弹幕
客户端播放视频同时，实时从画面提取人像区域信息，将人像区域信息导出成图片与弹幕合成，人像区域不显示弹幕。
对比传统（直播SEI实时）方案
优点：
缺点：
众所周知，JavaScript 的性能较差，因此不适合用于处理 CPU 密集型任务。由官方demo变成工程实践，最大的挑战就是——性能。
本次实践最终将 CPU 占用优化到 5% 左右（2020 M1 Macbook），达到生产可用状态。
BodyPix （https://github.com/tensorflow/tfjs-models/blob/master/body-segmentation/src/body_pix/README.md）
精确度太差，面部偏窄，有很明显的弹幕与人物面部边缘重叠现象
BlazePose（https://github.com/tensorflow/tfjs-models/blob/master/pose-detection/src/blazepose_mediapipe/README.md）
精确度优秀，且提供了肢体点位信息，但性能较差
返回数据结构示例
[{score: 0.8,keypoints: [{x: 230, y: 220, score: 0.9, score: 0.99, name: "nose"},{x: 212, y: 190, score: 0.8, score: 0.91, name: "left_eye"},...],keypoints3D: [{x: 0.65, y: 0.11, z: 0.05, score: 0.99, name: "nose"},...],segmentation: {maskValueToLabel: (maskValue: number) => { return 'person' },mask: {toCanvasImageSource(): ...toImageData(): ...toTensor(): ...getUnderlyingType(): ...}}}]MediaPipe SelfieSegmentation （https://github.com/tensorflow/tfjs-models/blob/master/body-segmentation/src/selfie_segmentation_mediapipe/README.md）
精确度优秀（跟 BlazePose 模型效果一致），CPU 占用相对 BlazePose 模型降低 15% 左右，性能取胜，但返回数据中不提供肢体点位信息
返回数据结构示例
{maskValueToLabel: (maskValue: number) => { return 'person' },mask: {toCanvasImageSource(): ...toImageData(): ...toTensor(): ...getUnderlyingType(): ...}}参考 MediaPipe SelfieSegmentation 模型 官方实现（https://github.com/tensorflow/tfjs-models/blob/master/body-segmentation/README.md#bodysegmentationdrawmask），未做优化的情况下 CPU 占用 70% 左右
const canvas = document.createElement('canvas')canvas.width = videoEl.videoWidthcanvas.height = videoEl.videoHeightasync function detect (): Promise<void> {const segmentation = await segmenter.segmentPeople(videoEl)const foregroundColor = { r: 0, g: 0, b: 0, a: 0 }const backgroundColor = { r: 0, g: 0, b: 0, a: 255 } const mask = await toBinaryMask(segmentation, foregroundColor, backgroundColor) await drawMask(canvas, canvas, mask, 1, 9)// 导出Mask图片，需要的是轮廓，图片质量设为最低handler(canvas.toDataURL('image/png', 0)) window.setTimeout(detect, 33)} detect().catch(console.error)降低提取频率，平衡 性能-体验
一般视频 30FPS，尝试弹幕遮罩（后称 Mask）刷新频率降为 15FPS，体验上还能接受
window.setTimeout(detect, 66) // 33 => 66
此时，CPU 占用 50% 左右
解决性能瓶颈
分析火焰图可发现，性能瓶颈在 toBinaryMask 和 toDataURL
分析源码，结合打印segmentation的信息，发现segmentation.mask.toCanvasImageSource可获取原始ImageBitmap对象，即是模型提取出来的信息。尝试自己编写代码，将ImageBitmap转换为遮罩（Mask），以代替使用开源库所提供的默认实现。
async function detect (): Promise<void> {const segmentation = await segmenter.segmentPeople(videoEl) context.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height)// 1. 将`ImageBitmap`绘制到 Canvas 上context.drawImage(// 经验证 即使出现多人，也只有一个 segmentationawait segmentation[0].mask.toCanvasImageSource(),0, 0,canvas.width, canvas.height)// 2. 设置混合模式context.globalCompositeOperation = 'source-out'// 3. 反向填充黑色context.fillRect(0, 0, canvas.width, canvas.height)// 导出Mask图片，需要的是轮廓，图片质量设为最低handler(canvas.toDataURL('image/png', 0)) window.setTimeout(detect, 66)}第 2、3 步相当于给人像区域外的内容填充黑色（反向填充ImageBitmap），是为了配合css（mask-image）， 不然只有当弹幕飘到人像区域才可见（与目标效果正好相反）。
globalCompositeOperation MDN（https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/CanvasRenderingContext2D/globalCompositeOperation）
此时，CPU 占用 33% 左右
我原先认为toDataURL是由浏览器内部实现的，无法再进行优化，现在只有优化toDataURL这个耗时操作了。
虽没有替换实现，但可使用 OffscreenCanvas （https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/OffscreenCanvas）+ Worker，将耗时任务转移到 Worker 中去， 避免占用主线程，就不会影响用户体验了。
并且ImageBitmap实现了Transferable接口，可被转移所有权，跨 Worker 传递也没有性能损耗（https://hughfenghen.github.io/fe-basic-course/js-concurrent.html#%E4%B8%A4%E4%B8%AA%E6%96%B9%E6%B3%95%E5%AF%B9%E6%AF%94）。
// 前文 detect 的反向填充 ImageBitmap 也可以转移到 Worker 中// 用 OffscreenCanvas 实现， 此处略过 const reader = new FileReaderSync()// OffscreenCanvas 不支持 toDataURL，使用 convertToBlob 代替offsecreenCvsEl.convertToBlob({type: 'image/png',quality: 0}).then((blob) => {const dataURL = reader.readAsDataURL(blob)self.postMessage({msgType: 'mask',val: dataURL})}).catch(console.error)
可以看到两个耗时的操作消失了
此时，CPU 占用 15% 左右
继续分析，上图重新计算样式（紫色部分）耗时约 3ms
Demo 足够简单很容易推测到是这行代码导致的，发现 imgStr 大概 100kb 左右（视频分辨率 1280x720）。
danmakuContainer.style.webkitMaskImage = `url(${imgStr})通过canvas缩小图片尺寸（360P甚至更低），再进行推理。
优化后，导出的 imgStr 大概 12kb，重新计算样式耗时约 0.5ms。
此时，CPU 占用 5% 左右
虽然提取 Mask 整个过程的 CPU 占用已优化到可喜程度。
当在画面没人的时候，或没有弹幕时候，可以停止计算，实现 0 CPU 占用。
无弹幕判断比较简单（比如 10s 内收超过两条弹幕则启动计算），也不在该 SDK 实现范围，略过
第一步中为了高性能，选择的模型只有ImageBitmap，并没有提供肢体点位信息，所以只能使用getImageData返回的像素点值来判断画面是否有人。
画面无人时，CPU 占用接近 0%
依赖包的提交较大，构建出的 bundle 体积：684.75 KiB / gzip: 125.83 KiB
所以，可以进行异步加载SDK，提升页面加载性能。
这个两步前端工程已经非常成熟了，略过细节。
注意事项
本期作者
刘俊
哔哩哔哩资深开发工程师
以上是Web 端实时防挡脸弹幕（基于机器学习）的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
