mirror of
https://github.com/claradex/nativegallery.git
synced 2024-11-15 03:31:10 +03:00
90 lines
3.3 KiB
PHP
90 lines
3.3 KiB
PHP
<!DOCTYPE html>
|
||
<html lang="en">
|
||
<head>
|
||
<meta charset="UTF-8">
|
||
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
|
||
<title>Face Detection with TensorFlow.js</title>
|
||
</head>
|
||
<body>
|
||
<h1>Face Detection using TensorFlow.js</h1>
|
||
<input type="file" id="imageUpload" accept="image/*">
|
||
<br><br>
|
||
<canvas style="width: 100px;" id="canvas"></canvas>
|
||
<br><br>
|
||
<div id="inputFields"></div> <!-- Контейнер для динамически создаваемых полей ввода -->
|
||
<br>
|
||
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
|
||
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/blazeface"></script>
|
||
<script>
|
||
// app.js
|
||
const imageUpload = document.getElementById('imageUpload');
|
||
const canvas = document.getElementById('canvas');
|
||
const ctx = canvas.getContext('2d');
|
||
const inputFieldsContainer = document.getElementById('inputFields');
|
||
|
||
// Переменная для хранения модели
|
||
let model;
|
||
|
||
// Функция для загрузки модели
|
||
async function loadModel() {
|
||
model = await blazeface.load();
|
||
console.log("BlazeFace model loaded");
|
||
}
|
||
|
||
// Функция для распознавания лиц
|
||
async function detectFaces(image) {
|
||
const predictions = await model.estimateFaces(image, false);
|
||
return predictions;
|
||
}
|
||
|
||
// Загрузка модели при инициализации
|
||
loadModel();
|
||
|
||
imageUpload.addEventListener('change', async () => {
|
||
const file = imageUpload.files[0];
|
||
const img = new Image();
|
||
img.src = URL.createObjectURL(file);
|
||
img.onload = async () => {
|
||
canvas.width = img.width;
|
||
canvas.height = img.height;
|
||
ctx.drawImage(img, 0, 0);
|
||
|
||
// Очищаем предыдущие поля ввода
|
||
inputFieldsContainer.innerHTML = '';
|
||
|
||
// Используем кэшированную модель для распознавания
|
||
const predictions = await detectFaces(img);
|
||
|
||
if (predictions.length > 0) {
|
||
predictions.forEach((prediction, index) => {
|
||
// Получаем координаты лица
|
||
const [x, y, width, height] = prediction.topLeft.concat(prediction.bottomRight).flat();
|
||
|
||
// Рисуем рамку вокруг лица
|
||
ctx.beginPath();
|
||
ctx.rect(x, y, width - x, height - y);
|
||
ctx.lineWidth = 3;
|
||
ctx.strokeStyle = 'red';
|
||
ctx.stroke();
|
||
|
||
// Добавляем номер лица на изображении
|
||
ctx.fillStyle = 'red';
|
||
ctx.font = '16px Arial';
|
||
ctx.fillText(`Лицо ${index + 1}`, x, y > 10 ? y - 10 : 10);
|
||
|
||
// Создаем поле ввода для каждого распознанного лица
|
||
const inputField = document.createElement('input');
|
||
inputField.type = 'text';
|
||
inputField.placeholder = `Информация о лице ${index + 1}`;
|
||
inputFieldsContainer.appendChild(inputField);
|
||
inputFieldsContainer.appendChild(document.createElement('br'));
|
||
});
|
||
} else {
|
||
alert('No faces detected');
|
||
}
|
||
};
|
||
});
|
||
|
||
</script>
|
||
</body>
|
||
</html>
|