inferencejs Reference

`inferencejs` के लिए संदर्भ, एक edge लाइब्रेरी जो Roboflow से बने कंप्यूटर विज़न एप्लिकेशन को वेब/JavaScript वातावरण में तैनात करने के लिए है

और अधिक जानें inferencejs , हमारा वेब SDK, यहाँ

इंस्टॉलेशन

यह लाइब्रेरी ब्राउज़र के भीतर उपयोग के लिए डिज़ाइन की गई है, जिसमें vite, webpack, parcel आदि जैसे बंडलर का उपयोग किया जाता है। मान लीजिए कि आपका बंडलर सेटअप है, आप निम्नलिखित कमांड चलाकर इंस्टॉल कर सकते हैं:

npm install inferencejs

शुरुआत करें

शुरुआत करें InferenceEngine. यह एक बैकग्राउंड वर्कर शुरू करेगा जो मॉडल डाउनलोड और निष्पादित कर सकता है बिना यूज़र इंटरफेस को ब्लॉक किए।

import { InferenceEngine } from "inferencejs";

const PUBLISHABLE_KEY = "rf_a6cd..."; // अपने Roboflow से अपना खुद का publishable key यहाँ डालें

const inferEngine = new InferenceEngine();
const workerId = await inferEngine.startWorker("[PROJECT URL SLUG]", [VERSION NUMBER], PUBLISHABLE_KEY);

//मॉडल पर इनफेरेंस करें
const result = await inferEngine.infer(workerId, img);

API

InferenceEngine

new InferenceEngine()

एक नया InferenceEngine इंस्टेंस बनाता है।

startWorker(modelName: string, modelVersion: number, publishableKey: string): Promise<number>

दिए गए मॉडल के लिए एक नया वर्कर शुरू करता है और लौटाता है workerId. महत्वपूर्ण- publishableKey आवश्यक है और इसे Roboflow में आपके प्रोजेक्ट सेटिंग्स फोल्डर से प्राप्त किया जा सकता है।

infer(workerId: number, img: CVImage | ImageBitmap): Promise<Inference>

दिए गए worker के साथ एक इमेज पर इनफेर करें workerId. img का उपयोग करके बनाया जा सकता है new CVImage(HTMLImageElement | HTMLVideoElement | ImageBitmap | TFJS.Tensor) या createImageBitmap

stopWorker(workerId: number): Promise<void>

दिए गए worker को रोकता है workerId.

YOLOv8 YOLOv5

का उपयोग करके इनफेरेंस करने का परिणाम InferenceEngine YOLOv8 या YOLOv5 ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल पर निम्न प्रकार की एक array होती है:

type RFObjectDetectionPrediction = {
    class?: string;
    confidence?: number;
    bbox?: {
        x: number;
        y: number;
        width: number;
        height: number;
    };
    color?: string;
};

GazeDetections

का उपयोग करके इनफेरेंस करने का परिणाम InferenceEngine Gaze मॉडल पर। निम्न प्रकार की एक array:

type GazeDetections = {
    leftEye: { x: number; y: number };
    rightEye: { x: number; y: number };
    yaw: number;
    pitch: number;
}[];

leftEye.x

बाएँ आँख की x स्थिति, 0 और 1 के बीच एक फ्लोटिंग पॉइंट संख्या के रूप में, इनपुट इमेज की चौड़ाई के प्रतिशत में मापी गई।

leftEye.y

बाएँ आँख की y स्थिति, 0 और 1 के बीच एक फ्लोटिंग पॉइंट संख्या के रूप में, इनपुट इमेज की ऊँचाई के प्रतिशत में मापी गई।

rightEye.x

दाएँ आँख की x स्थिति, 0 और 1 के बीच एक फ्लोटिंग पॉइंट संख्या के रूप में, इनपुट इमेज की चौड़ाई के प्रतिशत में मापी गई।

rightEye.y

दाएँ आँख की y स्थिति, 0 और 1 के बीच एक फ्लोटिंग पॉइंट संख्या के रूप में, इनपुट इमेज की ऊँचाई के प्रतिशत में मापी गई।

yaw

विज़ुअल गेज़ का यॉ, रैडियन में मापा गया।

pitch

विज़ुअल गेज़ का पिच, रैडियन में मापा गया।

CVImage

एक क्लास जो एक इमेज को दर्शाती है जिसे कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए उपयोग किया जा सकता है। यह इमेज को बदलने और कन्वर्ट करने के लिए विभिन्न विधियाँ प्रदान करती है।

कंस्ट्रक्टर

The CVImage(image) क्लास कंस्ट्रक्टर एक नए इंस्टेंस को इनिशियलाइज़ करता है। यह निम्न प्रकारों में से एक इमेज स्वीकार करता है:

• ImageBitmap: एक वैकल्पिक ImageBitmap इमेज का प्रतिनिधित्व।

• HTMLImageElement: एक वैकल्पिक HTMLImageElement इमेज का प्रतिनिधित्व।

• tf.Tensor: एक वैकल्पिक tf.Tensor इमेज का प्रतिनिधित्व।

• tf.Tensor4D: एक वैकल्पिक 4D tf.Tensor इमेज का प्रतिनिधित्व।

विधियाँ

bitmap()

एक प्रॉमिस लौटाता है जो ImageBitmap इमेज के प्रतिनिधित्व को देता है। यदि इमेज पहले से ही बिटमैप है, तो यह कैश्ड बिटमैप लौटाता है।

tensor()

एक tf.Tensor इमेज का प्रतिनिधित्व लौटाता है। यदि इमेज पहले से ही टेन्सर है, तो यह कैश्ड टेन्सर लौटाता है।

tensor4D()

एक प्रॉमिस लौटाता है जो 4D tf.Tensor इमेज के प्रतिनिधित्व को देता है। यदि इमेज पहले से ही 4D टेन्सर है, तो यह कैश्ड 4D टेन्सर लौटाता है।

array()

एक प्रॉमिस लौटाता है जो इमेज के जावास्क्रिप्ट array प्रतिनिधित्व को देता है। यदि इमेज पहले से ही टेन्सर है, तो यह टेन्सर को array में बदलता है।

dims()

एक array लौटाता है जिसमें इमेज के आयाम होते हैं। यदि इमेज बिटमैप है, तो यह लौटाता है [width, height]. यदि इमेज टेन्सर है, तो यह टेन्सर का आकार लौटाता है। यदि इमेज एक HTML इमेज एलिमेंट है, तो यह लौटाता है [width, height].

dispose()

इमेज के टेन्सर प्रतिनिधित्व को मेमोरी से मुक्त करने के लिए डिस्पोज़ करता है।

static fromArray(array: tf.TensorLike)

एक नया बनाता है CVImage दिए गए टेन्सर-जैसे array से इंस्टेंस।