tensorflowjs,在该项目中我使用了ml5js这个封装过的机器学习JavaScript类库, 使用起来更简单
Demo
http://106.52.105.140:6200/photos/index
demo/123456
上传照片功能
asp.net core 参考CleanArchitecture 结构实现后台代码,
参考代码如下（具体请看源代码）:
namespace SmartAdmin.Application.Photos.Commands
{
public partial class AddPhotoCommand : IRequest<Result<int>>
{
public Stream Stream { get; set; }
public string FileName { get; set; }
public decimal Size { get; set; }
public string Path { get; set; }
}
internal class AddPhotoCommandHandler : IRequestHandler<AddPhotoCommand, Result<int>>
{
private readonly IUnitOfWork unitOfWork;
private readonly IPhotoService photoService;
public AddPhotoCommandHandler(IUnitOfWork unitOfWork,
IPhotoService photoService)
{
this.unitOfWork = unitOfWork;
this.photoService = photoService;
}
public async Task<Result<int>> Handle(AddPhotoCommand request, CancellationToken cancellationToken)
{
var info = new DirectoryInfo(request.Path);
if (!info.Exists)
{
info.Create();
}
using (FileStream outputFileStream = new FileStream(Path.Combine(request.Path,request.FileName), FileMode.Create))
{
request.Stream.CopyTo(outputFileStream);
outputFileStream.Close();
}
var photo = new Photo()
{
Name = Path.GetFileNameWithoutExtension(request.FileName),
Size = request.Size,
Path = $"/photos/{request.FileName}",
};
this.photoService.Insert(photo);
await this.unitOfWork.SaveChangesAsync();
return await Result<int>.SuccessAsync(0, "保存成功");
}
}
}
扫描图片获取图片中脸部的特征信息以一个多维数组的形式保存到数据库中,这些特征值将用与下一步的KNN分类识别使用
完成每一张照片中脸部信息的数字转化
参考代码如下：
function predict() {
const img = document.getElementById('photo-canvas');
facemesh.predict(img).then(faces => {
console.log(faces)
if (faces) {
const canvas = document.getElementById("photo-canvas");
const photoId=canvas.getAttribute("photo-id");
const photoName=canvas.getAttribute("photo-name");
console.log(canvas)
var draw = canvas.getContext("2d");
var mesh = faces[0].scaledMesh;
console.log(mesh);
/* highlight facial landmark points on canvas board */
draw.fillStyle = "#00FF00";
for (i = 0; i < mesh.length; i++) {
var [x, y, z] = mesh[i];
draw.fillRect(Math.round(x), Math.round(y), 2, 2);
}
updateLandmarks(photoId,JSON.stringify(mesh));
knnClassifier.addExample(mesh, photoName);
canvas.setAttribute("photo-mesh", JSON.stringify(mesh));
$('#testbutton').attr('disabled', false);
}
});
}
function updateLandmarks(id,landmarks){
$.post('/Photos/Update',{Id:id,Landmarks:landmarks}).done(res=>{
console.log(res);
reload();
}).fail(res=>{
$.messager.alert('更新失败', res, 'error');
})
}
facemesh模型只负责把照片中面部特征转换成一个数组，如果需要对每一张照片的数据再进行分类就需要用到KNN模型,添加的样本数据越多,识别的就越正确。
参考代码：
let knnClassifier =ml5.KNNClassifier();
function training(){
$.messager.progress({msg:'training....'});
$.get('/Photos/GetAll').done(res=>{
for(let i=0;i<50;i++){
res.map(item=>{
if(item.Landmarks){
knnClassifier.addExample(JSON.parse(item.Landmarks), item.Name);
}
});
}
$.messager.progress('close')
if(knnClassifier.getNumLabels()>0){
knnClassifier.classify(JSON.parse(res[2].Landmarks),(err,result)=>{
console.log(result);
})
$('#testbutton').attr('disabled', false);
}
})
}
上传一张照片匹配维护的照片库中照片名称是否正确
参考代码：
function testPredict(){
const img = document.getElementById('testphoto_img');
facemesh.predict(img).then(faces => {
console.log(faces)
if (faces) {
knnClassifier.classify(faces[0].scaledMesh,(err,result)=>{
console.log(result);
$.messager.alert('Result:',result.label);
$('#testresult').text(result.label);
})
}
});
}
到这里就全部完成了，对tensorflow感兴趣的朋友可以留言,下面有时间会继续更新，实现利用摄像头来识别人脸。
对asp.net coreCleanArchitecture 感兴趣的朋友可以从github下载,也可以留言交流，这个项目我也会继续更新，如果喜欢，请给个星星。
