web前端怎么實現(xiàn)圖片選擇題特效

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成都創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)項目包括新縣網(wǎng)站建設(shè)、新縣網(wǎng)站制作、新縣網(wǎng)頁制作以及新縣網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，新縣網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到新縣省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

架構(gòu)和概念

抽象整體的實現(xiàn)思路如下

MediaPipe Face Mesh是一個解決方案，即使在移動設(shè)備上也能實時估計468個3D面部地標。它使用機器學(xué)習(xí)（ML）來推斷3D面部表面，只需要一個攝像頭輸入，而無需專用的深度傳感器。該解決方案利用輕量級模型架構(gòu)以及整個管道中的GPU加速，為實時體驗提供了至關(guān)重要的實時性能。

引入

import '@mediapipe/face_mesh';
import '@tensorflow/tfjs-core';
import '@tensorflow/tfjs-backend-webgl';
import * as faceLandmarksDetection from '@tensorflow-models/face-landmarks-detection';

創(chuàng)建人臉模型

引入tensorflow訓(xùn)練好的人臉特征點檢測模型，預(yù)測 486 個 3D 人臉特征點，推斷出人臉的近似面部幾何圖形。

• maxFaces 默認為1。模型將檢測到的最大人臉數(shù)量。返回的面孔數(shù)量可以小于最大值（例如，當(dāng)輸入中沒有人臉時）。強烈建議將此值設(shè)置為預(yù)期的最大人臉數(shù)量，否則模型將繼續(xù)搜索缺失的面孔，這可能會減慢性能。

• refineLandmarks 默認為false。如果設(shè)置為真，則細化眼睛和嘴唇周圍的地標坐標，并在虹膜周圍輸出其他地標。（這里我可以設(shè)置false，因為我們沒有用到眼部坐標）

• solutionPath 通往am二進制文件和模型文件所在位置的路徑。(強烈建議將模型放到國內(nèi)的對象存儲里面，首次加載可以節(jié)省大量時間，大小大概10M)

async createDetector(){
    const model = faceLandmarksDetection.SupportedModels.MediaPipeFaceMesh;
    const detectorConfig = {
        maxFaces:1, //檢測到的最大面部數(shù)量
        refineLandmarks:false, //可以完善眼睛和嘴唇周圍的地標坐標，并在虹膜周圍輸出其他地標
        runtime: 'mediapipe',
        solutionPath: 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/face_mesh', //WASM二進制文件和模型文件所在的路徑
    };
    this.detector = await faceLandmarksDetection.createDetector(model, detectorConfig);
}

人臉識別

返回的面孔列表包含圖像中每個面孔的檢測面。如果模型無法檢測到任何面孔，列表將是空的。 對于每個面，它包含一個檢測到的面孔的邊界框，以及一個關(guān)鍵點數(shù)組。MediaPipeFaceMesh返回468個關(guān)鍵點。每個關(guān)鍵點都包含x和y，以及一個名稱。

現(xiàn)在，您可以使用探測器來檢測人臉。estimateFaces方法接受多種格式的圖像和視頻，包括：HTMLVideoElement、HTMLImageElement、HTMLCanvasElement和Tensor3D。

• flipHorizontal 可選。默認為false。當(dāng)圖像數(shù)據(jù)來自相機時，結(jié)果必須水平翻轉(zhuǎn)。

async renderPrediction() {
    var video = this.$refs['video'];
    var canvas = this.$refs['canvas'];
    var context = canvas.getContext('2d');
    context.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
    const Faces = await this.detector.estimateFaces(video, {
        flipHorizontal:false, //鏡像
    });
    if (Faces.length > 0) {
        this.log(`檢測到人臉`);
    } else {
        this.log(`沒有檢測到人臉`);
    }
}

該框表示圖像像素空間中面部的邊界框，xMin、xMax表示x-bounds、yMin、yMax表示y-bounds，寬度、高度表示邊界框的尺寸。 對于關(guān)鍵點，x和y表示圖像像素空間中的實際關(guān)鍵點位置。z表示頭部中心為原點的深度，值越小，鍵點離相機越近。Z的大小使用與x大致相同的比例。 這個名字為一些關(guān)鍵點提供了一個標簽，例如“嘴唇”、“左眼”等。請注意，并非每個關(guān)鍵點都有標簽。

如何判斷

找到人臉上的兩個兩個點

第一個點 額頭中心位置第二個點 下巴中心位置

const place1 = (face.keypoints || []).find((e,i)=>i===10); //額頭位置
const place2 = (face.keypoints || []).find((e,i)=>i===152); //下巴位置
/*
              x1,y1
                |
                |
                |
  x2,y2  -------|------- x4,y4
              x3,y3
 */
 const [x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4] = [
      place1.x,place1.y,
      0,place2.y,
      place2.x,place2.y,
      this.canvas.width, place2.y
 ];

通過canvas.width 額頭中心位置和下巴中心位置計算出 x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4

getAngle({ x: x1, y: y1 }, { x: x2, y: y2 }){
    const dot = x1 * x2 + y1 * y2
    const det = x1 * y2 - y1 * x2
    const angle = Math.atan2(det, dot) / Math.PI * 180
    return Math.round(angle + 360) % 360
}
const angle = this.getAngle({
        x: x1 - x3,
        y: y1 - y3,
    }, {
        x: x2 - x3,
        y: y2 - y3,
    });
console.log('角度',angle)

通過獲取角度，通過角度的大小來判斷左右擺頭。

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