前端使用opencv

最近了解了下opencv,看了下官方的实例和文档
opencvjs文档入口 3.3.1版本
看了官方示例的网页结构
基本上所有的实例都用到了两个js
核心js：opencv.js
工具js：utils.js
官方给出的方案是

Installing Emscripten
Emscripten is an LLVM-to-JavaScript compiler. We will use Emscripten to build OpenCV.js.
安装Emscripten
Emscripten是LLVM到JavaScript的编译器。我们将使用Emscripten构建OpenCV.js。

但是它官方示例中肯定要用到js对吧
我看了很多csdn文件分享都需要c币或者积分
而且自己编译的也容易出问题
官方给出的能运行示例那么为啥不拿来用呢
同时还有官方训练的人脸识别xml文件一样可以爬取
那就去网页爬取
老方法右键检查元素
在这里插入图片描述

下载这三个文件放到项目目录下

分析网页结构
在这里插入图片描述
将关键代码复制下来后放到自己的文件内

代码来自爬取官方


<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Face Detection Camera Example</title>
<link href="https://docs.opencv.org/3.3.1/js_example_style.css" rel="stylesheet" type="text/css" />
</head>
<body>
<!-- <h2>Face Detection Camera Example</h2> -->
<div>
<div class="control"><button id="startAndStop">Start</button></div>
<textarea class="code" rows="29" cols="80" id="codeEditor" spellcheck="false">
	
</textarea>
</div>
<p class="err" id="errorMessage"></p>
<div>
    <table cellpadding="0" cellspacing="0" width="0" border="0">
    <tr>
        <td>
            <video id="videoInput" width=320 height=240></video>
        </td>
        <td>
            <canvas id="canvasOutput" width=320 height=240></canvas>
        </td>
        <td></td>
        <td></td>
    </tr>
    <tr>
        <td>
            <div class="caption">videoInput</div>
        </td>
        <td>
            <div class="caption">canvasOutput</div>
        </td>
        <td></td>
        <td></td>
    </tr>
    </table>
</div>
<script type="text/javascript" src="js/opencv.js"></script>
<!-- <script src="js/adapter-5.0.4.js" type="text/javascript"></script> -->
<script src="js/utils.js" type="text/javascript"></script>
<script id="codeSnippet" type="text/code-snippet">
let video = document.getElementById('videoInput');
let src = new cv.Mat(video.height, video.width, cv.CV_8UC4);
let dst = new cv.Mat(video.height, video.width, cv.CV_8UC4);
let gray = new cv.Mat();
let cap = new cv.VideoCapture(video);
let faces = new cv.RectVector();
let classifier = new cv.CascadeClassifier();

// load pre-trained classifiers
classifier.load('haarcascade_frontalface_default.xml');

const FPS = 30;
function processVideo() {
    
    
    try {
    
    
        if (!streaming) {
    
    
            // clean and stop.
            src.delete();
            dst.delete();
            gray.delete();
            faces.delete();
            classifier.delete();
            return;
        }
        let begin = Date.now();
        // start processing.
        cap.read(src);
        src.copyTo(dst);
        cv.cvtColor(dst, gray, cv.COLOR_RGBA2GRAY, 0);
        // detect faces.
        classifier.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 3, 0);
        // draw faces.
        for (let i = 0; i < faces.size(); ++i) {
    
    
            let face = faces.get(i);
            let point1 = new cv.Point(face.x, face.y);
            let point2 = new cv.Point(face.x + face.width, face.y + face.height);
            cv.rectangle(dst, point1, point2, [255, 0, 0, 255]);
        }
        cv.imshow('canvasOutput', dst);
        // schedule the next one.
        let delay = 1000/FPS - (Date.now() - begin);
        setTimeout(processVideo, delay);
    } catch (err) {
    
    
        utils.printError(err);
    }
};

// schedule the first one.
setTimeout(processVideo, 0);
</script>
<script type="text/javascript">
	
	let utils = new Utils('errorMessage');
	
	utils.loadCode('codeSnippet', 'codeEditor');
	
	let streaming = false;
	let videoInput = document.getElementById('videoInput');
	let startAndStop = document.getElementById('startAndStop');
	let canvasOutput = document.getElementById('canvasOutput');
	let canvasContext = canvasOutput.getContext('2d');
	
	startAndStop.addEventListener('click', () => {
    
    
	    if (!streaming) {
    
    
	        utils.clearError();
	        utils.startCamera('qvga', onVideoStarted, 'videoInput');
	    } else {
    
    
	        utils.stopCamera();
	        onVideoStopped();
	    }
	});
	
	function onVideoStarted() {
    
    
	    streaming = true;
	    startAndStop.innerText = 'Stop';
	    videoInput.width = videoInput.videoWidth;
	    videoInput.height = videoInput.videoHeight;
	    utils.executeCode('codeEditor');
	}
	
	function onVideoStopped() {
    
    
	    streaming = false;
	    canvasContext.clearRect(0, 0, canvasOutput.width, canvasOutput.height);
	    startAndStop.innerText = 'Start';
	}
	
	utils.loadOpenCv(() => {
    
    
	    let faceCascadeFile = 'haarcascade_frontalface_default.xml';
	    utils.createFileFromUrl(faceCascadeFile, faceCascadeFile, () => {
    
    
	        // startAndStop.removeAttribute('disabled');
	    });
	});


</script>
</body>
</html>

效果

在这里插入图片描述
提示
这个页面的好处有很多，可以将自己的js写入来测试自己的功能，稍微修改代码即可跑通官方给出的所有示例。

大家好，我是代码哈士奇，是一名软件学院网络工程的学生，因为我是“狗”，狗走千里吃肉。想把大学期间学的东西和大家分享，和大家一起进步。但由于水平有限，博客中难免会有一些错误出现，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！暂时只在csdn这一个平台进行更新，博客主页：https://blog.csdn.net/qq_42027681。