최근 몇 년 동안 JavaScript는 로봇 공학 애플리케이션 개발을 위한 프로그래밍 언어로 엄청난 인기를 얻었습니다. 다재다능함, 사용 용이성 및 광범위한 생태계 덕분에 대화형 스마트 로봇을 구축하는 데 탁월한 선택입니다. 로봇 공학의 가장 흥미로운 측면 중 하나는 로봇이 환경을 감지하고 해석할 수 있게 해주는 컴퓨터 비전입니다.
이 기사에서는 JavaScript를 사용하여 컴퓨터 비전 및 객체 인식 작업을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다. 컴퓨터 비전의 기본 이론을 탐구하고, 관련 JavaScript 라이브러리 및 프레임워크에 대해 논의하고, 자세한 코드 조각 및 해당 출력과 함께 실제 예제를 제공합니다.
컴퓨터 비전은 컴퓨터가 디지털 이미지나 비디오로부터 고급 이해를 얻을 수 있도록 하는 데 초점을 맞춘 연구 분야입니다. 여기에는 시각적 데이터를 처리하고, 의미 있는 정보를 추출하고, 해당 정보를 기반으로 의사결정을 내리는 것이 포함됩니다. 컴퓨터 비전은 이미지 인식, 객체 감지, 장면 이해 등 다양한 작업을 다룹니다. 로봇 공학의 맥락에서 컴퓨터 비전은 로봇이 주변 환경을 효과적으로 인식하고 상호 작용할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다.
강력한 라이브러리와 프레임워크 덕분에 JavaScript는 컴퓨터 비전 분야에서 상당한 발전을 이루었습니다. TensorFlow.js, OpenCV.js 및 Tracking.js는 개발자가 고급 컴퓨터 비전 알고리즘을 JavaScript에서 직접 구현할 수 있게 해주는 잘 알려진 JavaScript 도구입니다. 이러한 라이브러리는 이미지 필터링, 특징 추출, 객체 인식 등을 포함한 광범위한 기능을 제공합니다. 또한 JavaScript는 브라우저와 호환되므로 실시간 처리를 수행하고 카메라 및 비디오 소스와 상호 작용할 수 있으므로 로봇 응용 분야의 컴퓨터 비전 작업에 이상적인 언어입니다.
TensorFlow.js는 브라우저에서 머신러닝과 딥러닝을 지원하도록 설계된 Google이 개발한 오픈소스 JavaScript 라이브러리입니다. 객체 인식 작업 지원을 포함하여 모델 교육 및 배포를 위한 풍부한 도구 세트를 제공합니다. TensorFlow.js를 사용하면 개발자는 사전 학습된 모델과 전이 학습 기술을 사용하여 객체 인식을 쉽게 수행할 수 있습니다.
TensorFlow.js를 사용한 객체 인식을 설명하기 위해 다양한 과일을 식별하는 예를 살펴보겠습니다. 첫 번째 단계는 과일 이미지 데이터 세트를 수집하고 그에 따라 라벨을 지정하는 것입니다. 이 데이터 세트는 모델의 교육 데이터로 사용됩니다. TensorFlow.js는 수집된 데이터 세트를 사용하여 MobileNet 또는 ResNet과 같은 사전 학습된 모델을 미세 조정하는 전이 학습을 지원합니다. 이 프로세스는 모델이 특정 과일 개체를 인식하는 방법을 학습하는 데 도움이 됩니다.
모델 훈련이 완료된 후 tf.loadLayersModel 함수를 사용하여 이를 JavaScript로 로드할 수 있습니다. 다음으로, getUserMedia API를 사용하여 사용자 카메라에서 비디오를 캡처하고 이를 캔버스 요소에 표시할 수 있습니다. 캔버스는 객체 감지를 수행하기 위한 뷰포트로 사용됩니다.
객체 감지를 수행하기 위해 detectorObjects라는 함수를 정의합니다. 이 기능은 비디오 소스에서 프레임을 지속적으로 캡처하여 처리하고 각 프레임에 존재하는 개체를 예측합니다.
다음 코드 조각은 TensorFlow.js를 사용한 객체 인식을 보여줍니다. -
으아악이 코드는 사용자 카메라에서 비디오를 캡처하고 비디오 소스의 모든 프레임에서 지속적으로 객체 감지를 수행합니다. 각 프레임에 대해 코드는 다음 단계를 수행합니다 -
현재 비디오 프레임을 캔버스 요소에 그립니다.
그런 다음 tf.browser.fromPixels를 사용하여 캔버스 이미지를 TensorFlow.js 텐서로 변환하세요.
ExpandDims를 사용하여 모델의 입력 모양에 맞게 이미지 텐서를 확장하세요.
확장된 이미지 텐서를 사용하여 모델의 예측 함수를 호출하여 예측을 수행합니다.
예측을 JavaScript 배열로 변환하려면 array()를 사용하세요.
예측 배열에서 가장 큰 값의 인덱스를 찾아 가장 높은 예측 값을 식별합니다.
사전 정의된 클래스 배열(예: ['사과', '바나나', '오렌지'])은 색인을 해당 개체 태그에 매핑하는 데 사용됩니다.
console.log('Detected:', Prediction)를 사용하여 감지된 개체 레이블을 콘솔에 기록합니다.
실제 출력은 비디오 소스에 존재하는 객체와 훈련된 모델의 정확성에 따라 달라집니다. 예를 들어 비디오 소스에 사과가 포함된 경우 코드는 "Detected: Apple"을 콘솔에 출력할 수 있습니다. 마찬가지로 바나나가 있으면 "Detected: Banana.
"가 출력될 수 있습니다.요약하자면, 광범위한 라이브러리와 프레임워크를 갖춘 JavaScript는 로봇 공학의 컴퓨터 비전 및 객체 인식을 위한 강력한 기능을 제공합니다. 개발자는 TensorFlow.js와 같은 도구를 활용하여 모델을 교육하고, 실시간 객체 감지를 수행하고, 로봇이 환경을 효과적으로 감지하고 이해할 수 있도록 할 수 있습니다. JavaScript의 다양성과 브라우저 호환성으로 인해 JavaScript는 지능형 대화형 로봇 시스템을 구축하는 데 유망한 언어입니다. 로봇 공학 분야가 계속 발전함에 따라 JavaScript 로봇 공학과 컴퓨터 비전을 탐구하면 혁신과 성장을 위한 흥미로운 가능성이 더욱 열립니다.
위 내용은 JavaScript 로봇공학: 컴퓨터 비전 및 객체 인식에 JavaScript 사용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
