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<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>TensorFlow.js リアルタイム物体検出</title>
<style>
canvas {
border: 1px solid black;
}
</style>
</head>
<body>
<!-- カメラ映像を表示するための video 要素 -->
<video id="video" width="640" height="480" autoplay></video>
<!-- 推論結果を描画するための canvas -->
<canvas id="output-canvas"></canvas>
<!-- 推論時間を表示するための要素 -->
<div id="inference-time" style="margin-top: 10px;"></div>
<!-- TensorFlow.js を CDN から読み込む -->
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
<script>
const MODEL_INPUT_WIDTH = 640; // モデルの入力幅
const MODEL_INPUT_HEIGHT = 480; // モデルの入力高
const classColors = [
'#FF6347', '#4682B4', '#32CD32', '#FFD700', '#8A2BE2', '#FF4500',
'#1E90FF', '#3CB371', '#DAA520', '#9400D3', '#FF1493', '#00CED1',
'#ADFF2F', '#FFDAB9', '#B22222'
];
let model; // モデルをロードして保持する変数
// カメラ映像を取得する関数
async function setupCamera() {
const video = document.getElementById('video');
const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({
video: { width: MODEL_INPUT_WIDTH, height: MODEL_INPUT_HEIGHT }
});
video.srcObject = stream;
return new Promise((resolve) => {
video.onloadedmetadata = () => {
resolve(video);
};
});
}
// TensorFlow.js モデルのロード
async function loadModel() {
try {
model = await tf.loadGraphModel('tfjs_model/model.json'); // 適切なパスに変更
return model;
} catch (err) {
console.error('モデルのロードに失敗しました:', err);
alert('モデルのロードに失敗しました。');
}
}
// フレームを TensorFlow.js 用に前処理する関数
function preprocessImage(videoElement) {
let tensor = tf.browser.fromPixels(videoElement).expandDims(0).toFloat();
// RGB を BGR に変換
tensor = tf.reverse(tensor, axis=[-1]); // 最後の次元 (チャネル) を反転
return tensor;
}
// 推論の実行と時間計測
async function runInference(inputTensor) {
try {
const startTime = Date.now();
const output = await model.executeAsync(inputTensor);
const endTime = Date.now();
const inferenceTime = endTime - startTime;
document.getElementById('inference-time').textContent = `推論時間: ${inferenceTime} ミリ秒`;
return output;
} catch (err) {
console.error('推論に失敗しました:', err);
alert('推論に失敗しました。');
}
}
// 推論結果に基づいてバウンディングボックスを描画
function renderBoundingBoxes(output, videoElement) {
const canvas = document.getElementById('output-canvas');
const width = videoElement.videoWidth;
const height = videoElement.videoHeight;
canvas.width = width;
canvas.height = height;
const ctx = canvas.getContext('2d');
ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
ctx.drawImage(videoElement, 0, 0, canvas.width, canvas.height);
const boxesData = output.arraySync(); // テンソルのデータを取得
const threshold = 0.5;
output.dispose();
for (let i = 0; i < boxesData.length; i++) {
const [batchno, classId, score, x1, y1, x2, y2] = boxesData[i];
// クラスIDが12または13の場合はスキップ
if (classId === 12 || classId === 13) {
continue;
}
if (score > threshold) {
const scaleX = canvas.width / MODEL_INPUT_WIDTH;
const scaleY = canvas.height / MODEL_INPUT_HEIGHT;
const boxColor = classColors[classId % classColors.length];
ctx.strokeStyle = boxColor;
ctx.lineWidth = 2;
ctx.strokeRect(x1 * scaleX, y1 * scaleY, (x2 - x1) * scaleX, (y2 - y1) * scaleY);
ctx.font = '16px Arial';
ctx.fillStyle = boxColor;
ctx.fillText(`Class: ${classId} Score: ${score.toFixed(2)}`, x1 * scaleX, y1 * scaleY - 5);
}
}
}
// リアルタイムでカメラの映像を処理する関数
async function detectFrame(videoElement) {
const inputTensor = preprocessImage(videoElement);
const output = await runInference(inputTensor);
renderBoundingBoxes(output, videoElement);
requestAnimationFrame(() => detectFrame(videoElement)); // 次のフレームを処理
}
// 初期化関数
async function init() {
await setupCamera();
await loadModel();
const video = document.getElementById('video');
detectFrame(video); // フレームごとに検出処理を実行
}
// ページ読み込み時に初期化
window.onload = init;
</script>
</body>
</html>