JavaScript 机器人技术:使用 JavaScript 实现计算机视觉和对象识别
近年来，JavaScript 作为开发机器人应用程序的编程语言获得了极大的欢迎。它的多功能性、易用性和广泛的生态系统使其成为构建交互式智能机器人的绝佳选择。机器人技术最令人兴奋的方面之一是计算机视觉，它使机器人能够感知和解释其环境。
在本文中，我们将探讨如何使用 JavaScript 实现计算机视觉和对象识别任务。我们将深入研究计算机视觉背后的理论，讨论相关的 JavaScript 库和框架，并提供带有详细代码片段及其相应输出的实例。
了解计算机视觉
计算机视觉是一门研究领域，专注于使计算机能够从数字图像或视频中获得高级理解。它涉及处理视觉数据、提取有意义的信息以及根据该信息做出决策。计算机视觉涵盖各种任务，例如图像识别、对象检测、场景理解等。在机器人技术领域，计算机视觉在帮助机器人有效感知周围环境并与之互动方面发挥着至关重要的作用。
JavaScript 和计算机视觉
得益于强大的库和框架，JavaScript 在计算机视觉领域取得了重大进步。TensorFlow.js、OpenCV.js 和 tracking.js 是著名的 JavaScript 工具，允许开发人员直接在 JavaScript 中实现高级计算机视觉算法。这些库提供了广泛的功能，包括图像过滤、特征提取、对象识别等。此外，JavaScript 与浏览器的兼容性使其能够执行实时处理并与摄像头和视频源交互，使其成为机器人应用中计算机视觉任务的理想语言。
使用 TensorFlow.js 进行对象识别
TensorFlow.js 是由 Google 开发的开源 JavaScript 库，旨在在浏览器中实现机器学习和深度学习。它提供了一套丰富的工具来训练和部署模型，包括对对象识别任务的支持。 TensorFlow.js 允许开发人员利用预先训练的模型和迁移学习技术轻松执行对象识别。
为了说明使用 TensorFlow.js 进行对象识别，让我们考虑一个识别不同水果的示例。第一步是收集水果图像的数据集并相应地标记它们。该数据集将作为模型的训练数据。TensorFlow.js 支持迁移学习，这涉及使用收集的数据集对 MobileNet 或 ResNet 等预先训练的模型进行微调。此过程有助于模型学习识别特定的水果对象。
模型训练完成后，可以使用 tf.loadLayersModel 函数将其加载到 JavaScript 中。接下来，我们可以使用 getUserMedia API 从用户的相机捕获视频并将其显示在画布元素上。画布将作为执行对象检测的视口。
为了执行对象检测，我们定义了一个名为 detectObjects 的函数。此函数不断从视频源中捕获帧，处理它们，并预测每帧中存在的对象。
以下代码片段演示了使用 TensorFlow.js 实现对象识别 −
// 加载模型
const model = await tf.loadLayersModel('model/model.json');
// 从摄像头捕获视频
const video = document.getElementById('video');
const canvas = document.getElementById('canvas');
const context = canvas.getContext('2d');
navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true })
.then(stream => {
video.srcObject = stream;
video.play();
detectObjects();
});
// 执行对象检测
function detectObjects() {
context.drawImage(video, 0, 0, 300, 300);
const image = tf.browser.fromPixels(canvas);
const expandImage = image.expandDims(0);
const predictions = model.predict(expandedImage);
// 处理预测
predictions.array().then(data => {
const maxIndex = data[0].indexOf(Math.max(...data[0]));
const classes = ['apple', 'banana', 'orange'];
const prediction = classes[maxIndex];
console.log('Detected:', prediction);
});
requestAnimationFrame(detectObjects);
}
解释
代码从用户的相机捕获视频，并对视频源的每一帧连续执行对象检测。对于每一帧，代码执行以下步骤 -
它将当前视频帧绘制到画布元素上。
然后使用 tf.browser.fromPixels 将画布图像转换为 TensorFlow.js 张量。
使用 expandDims 扩展图像张量以匹配模型的输入形状。
使用扩展的图像张量调用模型的预测函数以获得预测。
使用 array() 将预测转换为 JavaScript 数组。
通过查找预测数组中最大值的索引来确定最高预测值。
使用预定义的类数组(例如，['apple', 'banana', 'orange'])将索引映射到相应的对象标签。
使用 console.log('Detected:', prediction) 将检测到的对象标签记录到控制台。
实际输出将根据视频源中存在的对象和训练模型的准确性而有所不同。例如，如果视频源包含苹果，则代码可能会将"Detected: apple"输出到控制台。类似地，如果存在香蕉，则输出可能是"检测到:香蕉"。
结论
总之，JavaScript 凭借其广泛的库和框架，为机器人中的计算机视觉和对象识别提供了强大的功能。通过利用 TensorFlow.js 等工具，开发人员可以训练模型、执行实时对象检测，并使机器人能够有效地感知和理解其环境。JavaScript 的多功能性和浏览器兼容性使其成为构建智能和交互式机器人系统的有前途的语言。随着机器人领域的不断发展，探索 JavaScript 机器人和计算机视觉进一步为创新和发展开辟了令人兴奋的可能性。
