Tensorflow.js是Google開發的開源庫,用於在瀏覽器或節點環境中運行機器學習模型和深度學習神經網絡。
tf.data.webcam() 函數用於創建從網絡攝像頭視頻流生成張量的迭代器。
注意:當設備包含網絡攝像頭時,它僅適用於瀏覽器環境。
用法:
tf.data.webcam(webcamVideoElement?, webcamConfig?)
參數:
- webcamVideoElement:它用於從網絡攝像頭播放視頻。
- webcamConfig:它是一個對象,包含使用網絡攝像頭從視頻流中操作和讀取數據的配置。
返回值:它返回一個 Promise。
範例1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
// Webcam promise return
let camera = await tf.data.webcam(document.createElement('video'));
// Image camera capture promise return.
let image = await camera.capture();
// Printing the result.
image.print();
// Stopping the camera.
camera.stop();
輸出:
Tensor [[[168, 176, 185], [164, 171, 180], [161, 169, 178], ..., [43 , 91 , 74 ], [37 , 90 , 70 ], [41 , 94 , 74 ]], [[165, 172, 181], [166, 174, 182], [164, 171, 180], ..., [45 , 93 , 77 ], [38 , 92 , 71 ], [41 , 94 , 74 ]], [[152, 174, 178], [156, 178, 182], [158, 178, 182], ..., [60 , 89 , 79 ], [56 , 90 , 74 ], [55 , 89 , 73 ]], ... [[150, 174, 98 ], [147, 171, 95 ], [136, 168, 87 ], ..., [13 , 27 , 2 ], [21 , 29 , 8 ], [21 , 29 , 8 ]], [[134, 170, 92 ], [138, 173, 96 ], [130, 169, 84 ], ..., [16 , 33 , 0 ], [22 , 33 , 7 ], [21 , 32 , 6 ]], [[132, 167, 90 ], [130, 165, 88 ], [128, 167, 82 ], ..., [19 , 36 , 3 ], [24 , 35 , 9 ], [22 , 33 , 7 ]]]
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注:本文由純淨天空篩選整理自singh_teekam大神的英文原創作品 Tensorflow.js tf.data.webcam() Function。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。