基于Transformers.js的图片人脸识别

本文由ScriptEcho平台提供技术支持

项目地址：传送门

## 图像人脸识别技术实现

应用场景

本技术旨在实现对图像中人脸区域的识别和分割，可广泛应用于以下场景：

• 人脸识别系统
• 人脸图像编辑
• 图像分割
• 医疗影像分析

基本功能

该技术主要提供以下功能：

• 从图像中识别出人脸区域
• 对人脸区域进行像素级分割，生成人脸掩码
• 可视化人脸掩码，以便于查看和分析

功能实现步骤及关键代码分析

1. 模型加载

const segmenter = await pipeline('image-segmentation', 'Xenova/face-parsing');

该代码使用 Xenova Transformers 库加载了预训练的人脸分割模型。

2. 图像预处理

const img = e2.target.result;
imageContainer.innerHTML = '';
imageContainer.style.backgroundImage = `url(${img})`;

当用户选择图像时，该代码会将图像转换为 DataURL 格式并将其设置为容器的背景图像。

3. 人脸分割

const output = await segmenter(img);

该代码使用加载的模型对图像执行人脸分割，并将结果存储在 output 中。

4. 渲染人脸掩码

output.forEach(renderMask);

该代码遍历输出的掩码，并使用自定义 renderMask 函数将每个掩码渲染到容器中。

5. 渲染人脸掩码（renderMask 函数）

function renderMask({ mask, label }, i) {
  // Create new canvas
  const canvas = document.createElement('canvas');
  canvas.width = mask.width;
  canvas.height = mask.height;

  // Create context and allocate buffer for pixel data
  const context = canvas.getContext('2d');
  const imageData = context.createImageData(canvas.width, canvas.height);
  const pixelData = imageData.data;

  // Choose colour based on index
  const [r, g, b] = colours[i % colours.length];

  // Fill mask with colour
  for (let i = 0; i < pixelData.length; ++i) {
    if (mask.data[i] !== 0) {
      const offset = 4 * i;
      pixelData[offset] = r;          // red
      pixelData[offset + 1] = g;      // green
      pixelData[offset + 2] = b;      // blue
      pixelData[offset + 3] = 255;    // alpha (fully opaque)
    }
  }

  // Draw image data to context
  context.putImageData(imageData, 0, 0);

  // Add canvas to container
  imageContainer.appendChild(canvas);
}

该函数负责将人脸掩码渲染到画布上。它创建一个画布、获取像素数据并根据掩码值填充像素。然后，将画布添加到容器中以显示掩码。

6. 交互式显示

// Attach hover event to image container
imageContainer.addEventListener('mousemove', e => {
  // ...
});

// Reset canvas opacities on mouse exit
imageContainer.addEventListener('mouseleave', e => {
  // ...
});

该代码添加了交互功能，当鼠标悬停在图像上时会突出显示特定的人脸区域。

总结与展望

开发这段代码的过程让我深入了解了图像分割技术及其在人脸识别中的应用。通过使用 Xenova Transformers 库，我能够快速且轻松地集成预训练模型并构建一个功能齐全的人脸分割应用程序。

未来，该卡片功能可以进一步扩展和优化，例如：

• 添加对多张人脸图像的支持
• 提供更多的人脸属性分析，如情绪、年龄和性别

• 优化分割算法以提高准确性和速度

  更多组件：

  获取更多Echos

  本文由ScriptEcho平台提供技术支持

  项目地址：传送门

  扫码加入AI生成前端微信讨论群：