Github热门源码:借助TensorFlow.js让你在视频中瞬间消失

最近，一个实时人物删除（Real Time Person removation）的项目在GitHub上流行起来。它最近在GitHub趋势排名第一，目前拥有3k+颗星星。

这个项目的神奇之处在于，你只需要在网页浏览器中使用JavaScript，并使用200多行TensorFlow.js代码，就能让视频屏幕中的字符和对象实时从复杂的背景中消失！

虽然这不能让你像哈利波特那样隐形的梦想在现实生活中成真，但至少你可以在视频和动画中体验隐形的刺激。

这个项目开发者是谷歌网站工程师杰森·梅耶斯。通过TensorFlow.js制作了一个插件，允许系统分离人和背景，然后实时从场景中移除任何人，这意味着人们可以从视频中“消失”。

我们两看两张例子：

有人可能会认为，在复杂的背景下实现“隐身”非常复杂，而且是实时的，但实际上，实现这种效果只需要200多行JS代码。

作者整个项目的核心是TensorFlow.js提供的身体分割模型。js可以说是一个网站工程师使用机器学习模型的工件！

js是一个使用JavaScript开发机器学习的库，允许使用JavaScript开发机器学习模型，并且可以直接在浏览器或Node.js中使用机器学习模型。

为了使人物在镜头中“消失”，作者必须首先找到人体的位置区域。这里使用的是TensorFlow.js已经训练过的身体分割模型。

例如，在上述项目中使用的体分割模型MobileNet非常容易调用：

const net = await bodyPix.load({ architecture: 'MobileNetV1', outputStride: 16, multiplier: 0.75, quantBytes: 2});

当然，除了MobileNet这样的小而快的模型，但是精度不是特别高，你也可以选择ResNet这样精度相对较高的大而慢的模型。

除了身体分割模型，TensorFlow.js还提供了各种现成的机器学习模型，如图像分类、对象检测、身体分割和句子编码。当然，如果需要的话，用户也可以重新训练他们的模型。

TensorFlow.js只有你想不到，没有它做不到。

jason的个人网站：

https://codepen.io/jasonmayes

开源地址：

https://github.com/jasonmayes/Real-Time-Person-Removal