uniapp 微信小程序 人体姿态识别方案
时间: 2025-06-13 18:51:05 浏览: 20
### 实现人体姿态识别的方案和教程
在uniapp和微信小程序中实现人体姿态识别,可以参考基于TensorFlow.js框架的技术方案[^3]。以下是一个详细的实现方案:
#### 1. 使用PoseNet进行人体姿态识别
PoseNet 是 TensorFlow 和谷歌创意实验室合作发布的一种技术方案,专门用于姿态预测。它可以检测图像或视频中的人体关键点,并提供 17 个关键点的 2D 坐标及置信度分数[^3]。这些关键点包括头部、肩膀、肘部、手腕、臀部、膝盖和脚踝等。
#### 2. 技术栈选择
- **前端**:uniapp 或 微信小程序
- **后端**:可选 Node.js 或其他支持 TensorFlow.js 的环境
- **模型**:PoseNet 模型,可通过 TensorFlow.js 加载
#### 3. 实现步骤
以下为实现人体姿态识别的核心代码示例:
```javascript
// 引入PoseNet模型
async function loadPoseNet() {
const net = await posenet.load();
return net;
}
// 检测姿态
async function detectPoses(net, videoElement) {
const poses = await net.estimatePoses(videoElement, { flipHorizontal: false });
return poses;
}
// 绘制姿态关键点
function drawKeypoints(ctx, poses, minPartConfidence) {
for (let pose of poses) {
for (let keypoint of pose.keypoints) {
if (keypoint.score >= minPartConfidence) {
const y = keypoint.position.y;
const x = keypoint.position.x;
ctx.beginPath();
ctx.arc(x, y, 5, 0, 2 * Math.PI);
ctx.fill();
}
}
}
}
// 主函数
async function main() {
const net = await loadPoseNet();
const videoElement = document.getElementById('video');
const canvasElement = document.getElementById('canvas');
const ctx = canvasElement.getContext('2d');
setInterval(async () => {
const poses = await detectPoses(net, videoElement);
ctx.clearRect(0, 0, canvasElement.width, canvasElement.height);
drawKeypoints(ctx, poses, 0.5);
}, 100);
}
```
#### 4. 在uniapp中集成PoseNet
由于uniapp支持H5页面开发,因此可以直接在H5页面中引入TensorFlow.js和PoseNet模型。以下是具体步骤:
- 在 `static` 文件夹中引入 TensorFlow.js 和 PoseNet 的相关文件。
- 使用 `<script>` 标签加载 TensorFlow.js 库。
- 在页面中创建 `<video>` 和 `<canvas>` 元素,用于显示摄像头画面和绘制姿态关键点。
#### 5. 在微信小程序中集成PoseNet
微信小程序本身不直接支持 TensorFlow.js,但可以通过以下方式实现:
- 使用云开发环境部署 TensorFlow.js 模型,通过 API 调用模型进行姿态识别。
- 在小程序中上传图片或视频帧到云端,由云端返回姿态识别结果。
#### 6. 注意事项
- 确保设备支持摄像头访问权限。
- 对于实时检测,需要优化模型性能以减少延迟。
- 在移动端使用 TensorFlow.js 时,注意内存占用和计算资源限制。
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### 示例效果
通过上述方案,可以在 uniapp 和微信小程序中实现人体姿态识别,并实时标记关键点位置。
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