基于Vue實(shí)現(xiàn)視頻打碼功能
一、引言
在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代,視頻內(nèi)容的傳播變得極為普遍。然而,出于隱私保護(hù)等需求,我們常常需要對(duì)視頻中的人臉進(jìn)行打碼處理。傳統(tǒng)的視頻編輯軟件在處理大規(guī)模視頻或?qū)崟r(shí)視頻時(shí)效率較低,而借助現(xiàn)代的前端技術(shù)和人臉檢測(cè)庫(kù),我們可以實(shí)現(xiàn)高效、便捷的視頻人臉打碼功能。本文將詳細(xì)介紹如何使用 face-api.js
庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)視頻人臉打碼的功能,包括環(huán)境搭建、模型加載、核心邏輯實(shí)現(xiàn)等方面。
二、技術(shù)原理
2.1 face-api.js 簡(jiǎn)介
face-api.js
是一個(gè)基于 TensorFlow.js 的 JavaScript 庫(kù),專門(mén)用于人臉檢測(cè)和識(shí)別。它提供了多種預(yù)訓(xùn)練的模型,可以在瀏覽器環(huán)境中快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)人臉的位置、關(guān)鍵點(diǎn)等信息。這些模型基于深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練而成,具有較高的準(zhǔn)確率和魯棒性。
2.2 人臉檢測(cè)模型
在本項(xiàng)目中,我們使用了兩種人臉檢測(cè)模型:
- TinyFaceDetector:這是一個(gè)輕量級(jí)的人臉檢測(cè)模型,具有較快的檢測(cè)速度,適合在資源有限的環(huán)境中使用。它可以快速定位視頻幀中的人臉位置。
- SSD Mobilenetv1:該模型用于檢測(cè)人臉的 68 個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),這些關(guān)鍵點(diǎn)可以幫助我們更精確地識(shí)別人臉的特征,如眼睛、鼻子、嘴巴等的位置。
2.3 視頻處理與 Canvas 繪制
HTML5 的 <video>
標(biāo)簽用于播放視頻,而 <canvas>
標(biāo)簽則用于在網(wǎng)頁(yè)上進(jìn)行圖形繪制。我們通過(guò)監(jiān)聽(tīng) <video>
標(biāo)簽的 play
事件,在視頻播放時(shí)實(shí)時(shí)獲取視頻幀,并使用 face-api.js
檢測(cè)人臉位置。然后,利用 <canvas>
的 drawImage
方法將馬賽克圖片繪制到檢測(cè)到的人臉位置上,從而實(shí)現(xiàn)人臉打碼的效果。
三、環(huán)境搭建
3.1 安裝依賴
首先,我們需要安裝 face-api.js
庫(kù),它是實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)和處理的核心庫(kù)。在項(xiàng)目根目錄下執(zhí)行以下命令:
npm install face-api.js # 安裝依賴
3.2 下載模型
face-api.js
需要使用預(yù)訓(xùn)練的模型來(lái)進(jìn)行人臉檢測(cè)和識(shí)別。我們可以從 face-api.js 的 GitHub 倉(cāng)庫(kù) 下載所需的模型文件。
從該倉(cāng)庫(kù)的相應(yīng)目錄下載模型文件后,將其導(dǎo)入到項(xiàng)目的 public
目錄下的 models
文件夾中。
四、核心邏輯實(shí)現(xiàn)
4.1 組件模板部分
<template> <div> <!-- 視頻標(biāo)簽,設(shè)置寬度、高度、視頻源,并添加 ended 事件監(jiān)聽(tīng) --> <video id="video" width="300" height="500" src="../assets/video.mp4" controls @ended="videoEnded"></video> <!-- 畫(huà)布標(biāo)簽,用于繪制馬賽克圖片 --> <canvas id="canvas" width="300" height="500"></canvas> </div> </template>
在模板部分,我們使用 <video>
標(biāo)簽來(lái)播放視頻,并添加了 controls
屬性以顯示視頻播放控件。同時(shí),使用 <canvas>
標(biāo)簽來(lái)繪制馬賽克圖片,確保其寬度和高度與視頻一致。
4.2 組件邏輯部分
<script setup> import { ref, onMounted, nextTick } from 'vue'; import * as facejs from 'face-api.js'; import mosaic from '../assets/mosaic.png'; // 初始化函數(shù),加載人臉檢測(cè)模型 const init = () => { Promise.all([ // 加載 TinyFaceDetector 模型,用于檢測(cè)人臉位置 facejs.nets.tinyFaceDetector.loadFromUri('/models'), // 加載 SSD Mobilenetv1 模型,用于檢測(cè) 68 個(gè)面部關(guān)鍵點(diǎn) facejs.nets.ssdMobilenetv1.loadFromUri('/models') ]).then((res) => { // 模型加載完成后,開(kāi)始處理人臉 entryFaces(); }); }; // 定義計(jì)時(shí)器引用 const timer = ref(null); // 處理人臉的函數(shù) const entryFaces = () => { // 獲取視頻元素 const video = document.getElementById('video'); // 獲取畫(huà)布元素 const canvas = document.querySelector('canvas'); // 獲取畫(huà)布的 2D 上下文 const ctx = canvas.getContext('2d'); // 監(jiān)聽(tīng)視頻的 play 事件 video.addEventListener('play', () => { // 獲取視頻的顯示尺寸 const displaySize = { width: video.width, height: video.height }; // 調(diào)整畫(huà)布尺寸與視頻一致 facejs.matchDimensions(canvas, displaySize); // 創(chuàng)建馬賽克圖片對(duì)象 const mosaicImage = new Image(); mosaicImage.src = mosaic; // 馬賽克圖片加載完成后的回調(diào)函數(shù) mosaicImage.onload = () => { // 設(shè)置定時(shí)器,每隔 100 毫秒執(zhí)行一次人臉檢測(cè)和繪制操作 timer.value = setInterval(async () => { // 檢測(cè)視頻幀中的所有人臉 const detections = await facejs.detectAllFaces(video); // 調(diào)整檢測(cè)結(jié)果的尺寸與視頻一致 const resizedDetections = facejs.resizeResults(detections, displaySize); // 清空畫(huà)布并繪制視頻幀 ctx?.drawImage(video, 0, 0, canvas.width, canvas.height); // 遍歷檢測(cè)到的所有人臉 resizedDetections.forEach(detection => { // 在人臉位置繪制馬賽克圖片 ctx?.drawImage(mosaicImage, detection.box.x, detection.box.y, detection.box.width, detection.box.height); }); }, 100); }; }); }; // 視頻播放結(jié)束時(shí)的處理函數(shù) const videoEnded = () => { // 清除定時(shí)器,停止人臉檢測(cè)和繪制操作 clearInterval(timer.value); }; // 組件掛載完成后調(diào)用初始化函數(shù) onMounted(() => { init(); }); </script>
在邏輯部分,我們首先導(dǎo)入了必要的 Vue 組合式 API 和 face-api.js
庫(kù),以及馬賽克圖片。init
函數(shù)用于加載所需的人臉檢測(cè)模型,當(dāng)模型加載完成后,調(diào)用 entryFaces
函數(shù)開(kāi)始處理人臉。entryFaces
函數(shù)監(jiān)聽(tīng)視頻的 play
事件,在視頻播放時(shí),使用 face-api.js
檢測(cè)人臉位置,并將馬賽克圖片繪制到檢測(cè)到的人臉位置上。最后,使用 videoEnded
函數(shù)在視頻播放結(jié)束時(shí)清除定時(shí)器,停止人臉檢測(cè)和繪制操作。
五、效果展示
通過(guò)上述步驟,我們成功實(shí)現(xiàn)了基于 face-api.js
的視頻人臉打碼功能。該功能可以在瀏覽器環(huán)境中實(shí)時(shí)運(yùn)行,為視頻內(nèi)容的隱私保護(hù)提供了一種便捷的解決方案。在實(shí)際應(yīng)用中,你可以根據(jù)需要調(diào)整模型和參數(shù),以達(dá)到更好的檢測(cè)和打碼效果。
到此這篇關(guān)于基于Vue實(shí)現(xiàn)視頻打碼功能的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Vue視頻打碼內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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