tensorflow.js 如何从 public 路径加载人脸特征点检测模型

系列文章目录

1. 如何在前端项目中使用opencv.js | opencv.js入门
2. 如何使用tensorflow.js实现面部特征点检测
3. tensorflow.js 如何从 public 路径加载人脸特征点检测模型
4. tensorflow.js 如何使用opencv.js通过面部特征点估算脸部姿态并绘制示意图
5. tensorflow.js 使用 opencv.js 将人脸特征点网格绘制与姿态估计线绘制结合起来，以获得更高的帧数
6. 结合 tensorflow.js 、opencv.js 与 Ant Design 创建美观且高性能的人脸动捕组件并发布到InsCode

项目地址(github)：https://github.com/couchette/simple-react-face-fandmark-detection
项目地址(gitcode)：https://gitcode.com/qq_41456316/simple-react-face-fandmark-detection

一、准备模型

你需要准备两种模型

1. 人脸特征点检测模型，可在下面网址下载

https://www.kaggle.com/models/mediapipe/face-landmarks-detection/

2. 人脸检测模型，可在下面网址下载

https://www.kaggle.com/models/mediapipe/face-detection

二、使用步骤

1.下载模型并放置到指定位置

以文章开头的代码仓库为例，从第一节中的地址下载模型，保存到public文件夹如下

3. 修改模型配置信息

修改相关模型配置如下

3. 运行代码

安装依赖：npm i -g yarn && yarn
运行：终端输入命令npm start

总结

感谢您看到这里，本文介绍了tensorflow.js如何从public加载模型并使用，希望对您有所帮助，如果文章中存在任何问题、疏漏，或者您对文章有任何建议，请在评论区提出。