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1）创建camera对象和canvas对象
用小程序实现人物的姿态检测功能
Camera对象实时获取图像，传送给后台模型处理，处理完的结果在canvas对象内显示
1.添加camera
2.调整camera为全屏
3.在<camera>…</camera>中添加canvas对象
进入下图目录，如果<view>内有默认填充的代码可以清理掉
创建camera对象，并添加一些属性，如后置摄像头、关闭闪光灯、相关报错、样式：全屏。
进入index.wxss页面，同样的先将无关内容删除。
添加样式,发现已经设置过样式（小程序初始化的样式）。
进入app.wxss页面，将padding后的值修改为0，然后保存。如果出现提示点Ok就行。
然后就可以在模拟器上，看到自己的头像出现（手动打码）
进入index.js页面，来添加一些代码，使得我们能获取camera得到的一帧一帧的图片。
进入index.wxml页面添加canvas对象
回到index.js页面，添加红线部分代码，传入canvas对象
2）接下来就是引入模型，进入下面的网址，直接调用谷歌提供的模型作为案例。
https://tensorflow.google.cn/
点击学习-->针对javascript-->查看模型
以PoseNet模型为例，该模型能够对人物的姿态进行检测
可以点击进入github页面，查看该模型的一些介绍和用法。
进入PowerShell(管理员)指令界面，进入到项目目录下开始安装该模型。
npm install @tensorflow-models/posenet
安装之后，返回小程序项目重新点击构建npm
回到index.js页面，导入模型，没报错就证明导入成功。
3）这里有个问题需要注意，一些模型可能比较大，加载较慢，所以一般采用异步加载，但小程序不支持异步加载，要再安装一个库。回到PowerShell(管理员)指令界面，输入:
npm install regenerator-runtime
之后回到小程序项目做一些修改，点击右上角详情-->本地设置-->取消es6转es5，如果’使用npm模块’没勾选的，现在勾选上
修改代码部分就不累赘了，一些说明直接注释在代码旁边。将index.js内的所有代码替换为下方的代码。
const posenet=require('@tensorflow-models/posenet')//模型的下载命名const regeneratorRuntime=require('regenerator-runtime')//异步加载库的下载命令//index.jsPage({ //async 异步加载 ，onLoad是在加载时触发可能会造成卡顿，改为onReady加载完毕后触发 async onReady() { const camera = wx.createCameraContext(this)//调用接口 this.convas = wx.createCanvasContext("pose", this) this.net=await posenet.load({ architecture: 'MobileNetV1', //模型架构 outputStride: 16, //cnn中的stride参数 inputResolution: 193, //输入形状 multiplier: 0.5 //层数 })//加载模型，配置参数，详细的参数说明可以查看那个模型的github页面下的说明 //console.log(this.net) //该行代码用于检测模型是否加载成功 let count=0 const listener=camera.onCameraFrame((frame) => { count if(count===4){ //console.log(frame) count=0 } })//监听器，每帧刷新时都会把监听器得到的信息通过fram传给我们.这里设置了每隔4帧 listener.start() }}) |
|---|
碰上不合法域名问题，是因为模型的下载不是在本地而是从google的网址上下载的，微信小程序为了保障安全，涉及到新的域名都要在个人的微信小程序页面添加。
回到微信小程序官网，登录自己的账号，操作如下图
根据报错，把相应网址添加到request里，保存提交即可
如果无法提交，提示域名未经过ICP备案，在详情里勾选不检测域名。这样就能在测试的时候访问该域名，如果要发布正式的微信小程序就得将模型放在已经备案的域名上。
最后点击保存，在控制台能够查看模型信息即表示模型加载成功。
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实习编辑 | 王文星
责 编 | 马原涛
where2go 团队
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