【はじめに】: GitHub ホームページ https://github.com/victordibi... 1. はじめに
ハンドトラック.js 2. 適用シナリオジェスチャーベースのインタラクティブなエクスペリエンスに興味がある場合は、 関連するアプリケーションシナリオ:
3. 使用方法ライブラリの URL を 3.1 スクリプトタグの使用
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/handtrackjs/dist/handtrack.min.js"> </script> <img id="img" src="hand.jpg"/> <キャンバスid="キャンバス" クラス="境界線"></キャンバス> 上記の <スクリプト> 定数img = document.getElementById('img'); 定数キャンバス = document.getElementById('キャンバス'); 定数コンテキスト = canvas.getContext('2d'); // モデルをロードします。 handTrack.load().then(モデル => { model.detect(img).then(予測 => { console.log('予測: ', predictions); }); }); </スクリプト> 上記のコード スニペットは、 3.2 NPMの使用 次のコマンドを使用して、handtrack.js を npm パッケージとしてインストールできます。 npm をインストール --save handtrackjs その後、Web アプリケーションに例をインポートして使用できます。 'handtrackjs' から handTrack として * をインポートします。 定数img = document.getElementById('img'); // モデルをロードします。 handTrack.load().then(モデル => { // 画像内のオブジェクトを検出します。 console.log("モデルがロードされました") model.detect(img).then(予測 => { console.log('予測: ', predictions); }); }); 3.3 ハンドトラック.js API 定数モデルパラメータ = { flipHorizontal: true, // ビデオなどの反転 imageScaleFactor: 0.7, // 速度向上のため入力画像のサイズを縮小します。 maxNumBoxes: 20, // 検出するボックスの最大数 iouThreshold: 0.5, // 非最大抑制の ioU しきい値 scoreThreshold: 0.79、//予測の信頼度しきい値。 } handTrack.load(modelParams).then(モデル => { }); クラス名と信頼度を含む境界ボックスの配列。 model.detect(img).then(予測 => { }); 予測結果の形式は次のとおりです。 [{ bbox: [x, y, 幅, 高さ], クラス: "手", スコア: 0.8380282521247864 }, { bbox: [x, y, 幅, 高さ], クラス: "手", スコア: 0.74644153267145157 }] Handtrack.js は他のメソッドも提供します:
4. 次のステップは計算コストがかかります。主な理由は、境界ボックスを予測するときにニューラル ネットワーク操作が必要になるためです。これは、後で改善および最適化する必要があるポイントです。フレーム間での ID の追跡: 各オブジェクトがフレームに入るときに ID を割り当て、追跡を続けます。いくつかの個別の姿勢を追加します。たとえば、手だけでなく、開いた手や拳を検出します。 5. 参考文献 Handtrack.js ライブラリのソースコード: https://github.com/victordibi... オンラインデモ: https://victordibia.github.io... Egohands データセット: http://vision.soic.indiana.ed… 手の動きをリアルタイムでモニタリングするHandtrack.jsライブラリについての記事はこれで終わりです(推奨)。手の動きのモニタリングに関するJSライブラリのコンテンツをさらにご覧になりたい方は、123WORDPRESS.COMの過去の記事を検索するか、以下の関連記事を引き続きご覧ください。今後とも123WORDPRESS.COMをよろしくお願いいたします。 以下もご興味があるかもしれません:
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