AI+前端技术的结合（实现图片识别功能）

随着人工智能技术的不断发展，AI在前端设计页面中的应用变得越来越普遍。比如：在电商平台上，可以利用对象检测技术实现商品的自动识别和分类；人脸识别；车辆检测；图片识别等等......其中一个显著的应用是在图像识别中，AI算法可以检测和标记图像中的对象，增强用户体验，并在网站或应用程序上实现创新功能。

技术原理

在demo中，我们将使用 JavaScript 和 Transformers 库来实现图像对象检测的功能。图像对象检测是计算机视觉领域中的重要任务，它可以识别图像中的不同对象并标注它们的位置。我们将使用一个预训练的对象检测模型，将其集成到网页中，通过上传图片来进行对象检测，并在图片上绘制边界框以标识检测到的对象。

<!--* 本demo实现的功能：* 实现了图片上传功能，利用Transformer模型进行对象检测，并在图片上标记检测到的对象
-->
<!DOCTYPE html>
<html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>图片识别</title><!-- CSS 样式 --><style>.container {margin: 40px auto;width: max(50vw, 400px);display: flex;flex-direction: column;align-items: center;}.custom-file-upload {display: flex;align-items: center;cursor: pointer;gap: 10px;border: 2px solid black;padding: 8px 16px;border-radius: 6px;}#file-upload {display: none;}#image-container {width: 100%;margin-top: 20px;position: relative;}#image-container>img {width: 100%;}.bounding-box {position: absolute;box-sizing: border-box;}.bounding-box-label {position: absolute;color: white;font-size: 12px;}</style>
</head><body><!-- 页面主体内容 --><main class="container"><label for="file-upload" class="custom-file-upload"><input type="file" accept="image/*" id="file-upload">上传图片</label><div id="image-container"></div><p id="status"></p></main><!-- JavaScript 代码 --><script type="module">// 导入transformers nlp任务的pipeline和env对象import { pipeline, env } from "https://cdn.jsdelivr.net/npm/@xenova/transformers@2.6.0"// 是否允许本地模型env.allowLocalModels = false;// 获取文件上传和图片容器元素const fileUpload = document.getElementById('file-upload');const imageContainer = document.getElementById('image-container')// 监听文件上传事件fileUpload.addEventListener('change', function (e) {// FileReader 读取上传的图像const file = e.target.files[0];const reader = new FileReader();reader.onload = function (e2) {// 显示上传的图像const image = document.createElement('img');image.src = e2.target.result;imageContainer.appendChild(image)// 启动AI检测detect(image)}reader.readAsDataURL(file)})// 获取状态信息元素const status = document.getElementById('status');// 检测图片的AI任务const detect = async (image) => {status.textContent = "分析中..."const detector = await pipeline("object-detection", "Xenova/detr-resnet-50")const output = await detector(image.src, {threshold: 0.1, //设置了一个阈值,用于决定何时将检测结果识别为一个对象percentage: true //检测结果的置信度会以百分比的形式返回})// 渲染检测到的框output.forEach(renderBox)}// 渲染检测框函数function renderBox({ box, label }) {const { xmax, xmin, ymax, ymin } = boxconst boxElement = document.createElement("div");boxElement.className = "bounding-box"Object.assign(boxElement.style, {borderColor: '#123123',borderWidth: '1px',borderStyle: 'solid',left: 100 * xmin + '%',top: 100 * ymin + '%',width: 100 * (xmax - xmin) + "%",height: 100 * (ymax - ymin) + "%"})const labelElement = document.createElement('span');labelElement.textContent = label;labelElement.className = "bounding-box-label"labelElement.style.backgroundColor = '#000000'boxElement.appendChild(labelElement);imageContainer.appendChild(boxElement);}</script>
</body></html>