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【Node-Red】使用文件或相机拍摄实现图像识别

使用相机拍照实现图像识别
请添加图片描述
首先需要下载节点 node-red-contrib-tfjs-coco-ssd,下载不上的朋友可以根据【Node-Red】最新版coco-ssd 1.0.6安装方法(windows)文章进行安装。

1、智能识别图片

使用本地文件的形式对图像进行识别
在这里插入图片描述

  • 时间戳(inject):作为触发点节点
  • 文件路径(file in):写入需要识别的图像路径,例如:D:\node-redPicture\123.jpeg,在输出中选择buffer流
  • tf coco ssd:此节点中,Threshold为分数阈值(0-1),也可通过传参msg.scoreThreshold 进行修改;
    Model Url为地址,尽量不要改动,修改为连接不成功的地址后node-red后台会崩溃;
    Passthru:可以选择图片显示模式;
    Box colour:当Passthru中选择为做过标注的图片,那就需要对标注颜色做设定
    在这里插入图片描述
  • msg:在msg节点中设置为与调试输出相同来查看完整输出信息
    payload为数组格式,当识别物体为多种时,都可以显示在数组中,在数组中还显示了标注框位置、类型、打分
    image为buffer类型的数组存放图片内容
    classes为识别类型及数量
    在这里插入图片描述

2、将识别信息显示在UI界面

根据如上输出的msg,将classes和image 进行输出。
在这里插入图片描述

  • base64:需要下载新的节点node-red-node-base64,并将属性改为image,实现对msg.image的buffer转为base64进行输出。
  • 识别信息(text):设置为{{msg.classes}}实现将识别类型和数量进行输出
  • template:将保存在msg.image中的base64码的图片进行输出
<img src="data:image/png;base64,{{msg.image}}"/>

3、将使用相机拍摄并智能识别

将文件路径节点换成webcam相机节点即可实现使用相机拍照并智能识别显示在UI界面。
在这里插入图片描述
Webcam节点:需要下载node-red-contrib-webcam节点,此节点支持多个相机的选择。

4、源码

包含有使用文件和相机识别的源码,导入后记得file in节点中修改文件路径为自己电脑上的图片哦。

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