Max Home IndustryЕдинственная реальная проблема с tracking.js заключается в том, что потенциальные пользователи могут игнорировать его, думая, что он имеет какое-то отношение к маркетингу. Это не так. Это библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом на JavaScript, которая позволяет довольно легко добавить сложную обработку изображений в ваши веб-приложения.
Библиотека называется tracker.js, потому что она специализируется на алгоритмах визуального отслеживания. Он только что достиг версии 1, и, похоже, это проект с большим количеством энтузиастов.
Диапазон предлагаемых алгоритмов впечатляет. Он также прост в использовании. Просто загрузите основную библиотеку и любые дополнительные библиотеки алгоритмов, которые вам нужны. Затем вам нужно настроить источник видео, и это может быть так же просто, как тег видео HTML 5, тег Canvas, тег img или полный вызов getUserMedia, если вы хотите использовать встроенную видеокамеру. Затем вы подключаете алгоритм к источнику видео и устанавливаете обратный вызов для любого события обнаружения. Простота подключения источника видео является одной из причин использовать библиотеку, но простоту простого запуска алгоритма из учебника путем создания, объекта и вызова метода очень сложно превзойти.
Вся библиотека также доступна в виде набора веб-компонентов, созданных с использованием Polymer поверх базового файла tracking.js.
Доступные трекеры идут от очень простого, в принципе, цветового трекера, который отслеживает указанный цвет, до трекера объекта, который отслеживает лица, глаза и рты. Например, для отслеживания всех трех вам потребуется:
var objects = new tracking.ObjectTracker ([‘лицо’, ‘глаз’, ‘рот’]); objects.on (‘трек’, функция (событие) {
if (event.data.length === 0) {
// В этом кадре не было обнаружено никаких объектов. } еще {
event.data.forEach (функция (прямоугольник) {
// рисуем rect.x, rect.y, rect.height, rect.width
}); }
});
и чтобы он заработал:
tracking.track (‘# myVideo’, объекты);
Вы можете расширить объектный трекер, добавив свои собственные обучающие данные. Вы также можете легко расширить библиотеку собственным трекером. Это также упрощается тем, что ваш собственный код передается в массив пикселей из источника видео для работы.
Помимо трекеров, есть еще набор утилит, которые можно использовать творчески. Существует два детектора признаков: один называется быстрым, который находит углы, и один, называемый Brief, который использует двоичные признаки. Существует также фреймворк для обнаружения объектов Виолы Джонса, который используется в трекере объектов. Вы можете использовать его для отслеживания произвольного объекта на изображении, просто предоставив ему пиксельные данные для этого объекта.
У вас также есть доступ к общему фильтру свертки, размытию изображения, Собелю, преобразованию в оттенки серого и интеграции операций с областью.
Существует множество примеров использования библиотеки, и многие используют прямую трансляцию с любой встроенной видеокамеры, которая может быть у вашего компьютера. Обратите внимание, однако, что библиотека не выполняет только распознавание лиц.
Суть в том, что это один из самых простых в использовании пакетов компьютерного зрения, и вы можете начать делать с ним умные и впечатляющие вещи, даже если вы мало знаете об задействованных алгоритмах. Более того, вам не нужно писать много кода, чтобы начать работу. Если вы что-то знаете об алгоритмах, вы можете очень легко реализовать новые и настраиваемые трекеры.
Если у вас есть интерес к компьютерному зрению в веб-приложениях — это одна из библиотек, которую стоит проверить.