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如何用tensorflowJS實現人體關鍵點檢測，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
最近tensorflowJS更新了一個預訓練模型，用于實時估計人體的姿勢，返回17個關鍵節點，如下圖：
此模型稱為PoseNet，可以估計照片中人體的鼻子、眼睛、耳朵、手臂、腿關節等17個關鍵點，關鍵可以達到實時的效果，并且我們可以很方便地在web瀏覽器中體驗這項技術。使用此模型也非常簡單，下面是官方的示例代碼：
<html>
<head>
<script src="https://unpkg.com/@tensorflow/tfjs"></script>
<script src="https://unpkg.com/@tensorflow-models/posenet"></script>
</head>
<body>
<img id='cat' src='/images/cat.jpg '/>
</body>
<script>
var imageScaleFactor = 0.5;
var flipHorizontal = false;
var outputStride = 16;
var maxPoseDetections = 2;
var imageElement = document.getElementById('cat');
posenet.load().then(function(net){
return net.estimateMultiplePoses(imageElement, 0.5, flipHorizontal, outputStride, maxPoseDetections)
}).then(function(poses){
console.log(poses);
})
</script>
</html>關于如何用tensorflowJS實現人體關鍵點檢測問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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