JavaScript의 마스터 이미지 처리 및 컴퓨터 비전

// 导入OpenCV.js库
importScripts('opencv.js');

// 加载图像
const img = cv.imread('path/to/image.jpg');

// 将图像转为灰度图
const grayImg = new cv.Mat();
cv.cvtColor(img, grayImg, cv.COLOR_RGBA2GRAY);

// 显示结果
cv.imshow('canvas', grayImg);

// 释放资源
img.delete();
grayImg.delete();
cv.waitKey();
cv.destroyAllWindows();

// 导入Tensorflow.js库
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

// 加载模型
const model = await tf.loadLayersModel('path/to/model.json');

// 加载图像
const img = new Image();
img.src = 'path/to/image.jpg';
await img.onload;

// 将图像转为Tensor
const tensor = tf.browser.fromPixels(img)
    .toFloat()
    .expandDims()
    .div(255.0);

// 进行图像分类
const prediction = model.predict(tensor);

// 显示结果
console.log(prediction);

// 释放资源
tensor.dispose();
prediction.dispose();

// 加载图像
const img = new Image();
img.src = 'path/to/image.jpg';
img.onload = function() {
  // 创建canvas对象
  const canvas = document.createElement('canvas');
  const ctx = canvas.getContext('2d');

  // 将图像绘制到canvas上
  ctx.drawImage(img, 0, 0);

  // 获取图像数据
  const imageData = ctx.getImageData(0, 0, img.width, img.height);
  const data = imageData.data;

  // 边缘检测处理
  for(let i = 0; i < data.length; i += 4) {
    const r = data[i];
    const g = data[i + 1];
    const b = data[i + 2];
    const gray = (r + g + b) / 3;

    // 计算边缘灰度值
    const edge = Math.abs(gray - data[i - 4]);

    // 设置边缘像素颜色
    data[i] = data[i + 1] = data[i + 2] = edge;
  }

  // 将处理后的图像数据重新绘制到canvas上
  ctx.putImageData(imageData, 0, 0);
};