手把手教你在windows跑起TensorFlow Js的pos

前言

近期人工智能很火,而Google的TensorFlow的教程又很系统直观,所以我对TensorFlow是挺有好感的,一直都关注。最近知道TensorFlow搞了个js版本的，肯定要支持一下啦~最近还有项目要用到呢，所以特地上github down了demo来跑一下。
这次要说的是tfjs的posenet这个demo，要跑通的过程比较简单，随后也会大概讲述一下代码。说得不好请原谅，Android孩子不太懂web，正在恶补。

一、posenet简介

pose就是姿态估计,通过对图片视频进行一系列处理得到人的关键点,最基本的就是关节点。姿态估计不是tfjs的特有，一直以来都有，不过用tfjs真得可以灰常方便！！！【如果TFJS不抽风的话，就现在来看，自己做的demo还是会启动不来，我也不知道为什么，不过官方demo可以正常跑，不懂...】
[图片上传失败...(image-b3e584-1533658455837)]

二、运行TFJS的posenet demo

1. 下载demo代码【传送门】
   打开github,点击download
   

   image.png

2. 打开posenet/demos文件夹

image.png

3. 安装yarn
   已经安装的,可以跳过这一步
   输入 npm install yarn ,如果npm不行，证明你还需要安装nodejs
   

   image.png

4. 更改配置文件
   双击打开package.json文件，之后按下图进行更改，因为这个开源软件的作者用的应该是mac或者linux，然后语法跟windows不一样，所以需要更改。

文件地址.png
更改前.png
更改后.png

文字版，复制即可：

  "scripts": {
    "watch": "set NODE_ENV=development && parcel --no-hmr --open index.html ",
    "build": "set NODE_ENV=production && parcel build index.html  --no-minify --public-url ./",
    "build-camera": "set NODE_ENV=production && parcel build camera.html  --no-minify --public-url ./",
    "lint": "eslint ."
  },

5. cmd到demos文件夹下，之后输入 yarn watch进行启动页面进行玩耍
   启动过程有点漫慢慢慢慢慢慢慢...慢慢慢...漫长....,给点耐心,大概1分钟不到。

启动图.png
运行图

Ps：记得你的电脑有要摄像头才能正常启动视频，还要翻墙，最好用chrome来启动

三、代码分析

1. 大概解析一下示例代码（以视频代码为例，图片亦然）

   
   关键文件
   关键方法
   image.png
   image.png

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