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作品详情
应用首先定义了一个配置对象detectorConfig,指定了使用ResNet50作为PoseNet的骨干网络,并设置了输入图像的分辨率和其他相关参数。
姿态检测
接收一个已经加载的模型和一个图像元素作为参数,然后使用模型的estimatePoses方法来估计图像中的姿态。这个方法返回一个包含所有检测到的姿态的数组,每个姿态由关键点的坐标和置信度分数组成。
图像上传处理
handleImageUpload函数用来处理用户通过文件输入上传的图像。当用户选择一个图像文件后,该函数使用FileReader API读取文件内容,并将其设置为图像元素的源,以便在网页上显示。
姿态分析按钮
handleAnalyzeButtonClick函数在用户点击“分析”按钮时触发。它首先加载模型,然后对上传的图像进行姿态检测,并调用displayPoses函数来显示检测结果。
绘制关键点和连线
drawKeypoints和drawLines函数分别负责在Canvas上绘制关键点和它们之间的连线。这些函数接收Canvas的上下文、关键点数组和颜色作为参数,然后根据这些参数在Canvas上绘制姿态。关键点组(通常为17组)代表了人体的主要关节位置。
显示姿态结果
displayPoses函数是显示姿态检测结果的主要函数。它首先清除Canvas上之前的绘制内容,然后将原始图像绘制到叠加Canvas上。接着,它遍历检测到的每一个姿态,使用drawKeypoints和drawLines函数在Canvas上绘制关键点和连线。
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