Home Công nghệ Vọc vạch Machine Learning với p5.js và ml5.js

Vọc vạch Machine Learning với p5.js và ml5.js

1356

p5.js là gì?

p5.js là một thư viện Javascript, thường thì nó sẽ sử dụng để dùng làm những thứ linh tinh với đồ họa các thứ sử dụng canvas. Các bạn có thể sử dụng p5.js bằng p5 Web Editor ở đây.

  9 hiểu lầm "ngớ ngẩn" về machine learning

Sơ qua về p5.js

Ở trong p5.js thì sẽ có hai function quan trọng. Đó là setup() và draw().

setup()

Đây là function sẽ chạy ngay lập tức khi chạy. Thường thì hay dùng để config trước khi chạy thực tế.

draw()

Function này sẽ chạy ngay sau thằng setup() ở trên. Đây là function chính của p5.js.

ml5.js là gì?

ml5.js là một thư viện bao gồm các thuật toán và pre-trained models cho browser. ml5.js được build trên nền của tensoeflow.js. Vì thế, mình có thể dùng ml5.js để build một số thứ hay ho dựa trên các pre-trained models có sẵn.
Lý do mình dùng p5.js trong bài này là vì thằng ml5.js này chơi thân với thằng p5.js nên nó dễ sử dụng hơn.

Ví dụ

Bây giờ thì mình làm linh tinh một cái gì đó để ví dụ về cái ml5.js này cho vui. Mình ở đây sẽ làm một cái project vui vui sử dụng poseNet pre-trained model.

poseNet pre-trained model

poseNet pre-trained model là một pre-trained model dùng để mô phỏng vị trí tay, chân, mắt, mũi, miệng, bla bla bla của con người.

Vọc vạch Machine Learning với p5.js và ml5.js

Cấu trúc Project

Về cấu trúc thì đơn giản như sau.

index.html
nancy.mp4
script.js
Bash

Trong file index.html thì import p5.js và ml5.js vào thôi

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
  <head>
    <title>Getting Started with ml5.js</title>
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/p5.js/0.9.0/p5.min.js"></script>
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/p5.js/0.9.0/addons/p5.dom.min.js"></script>
    <script src="https://unpkg.com/ml5@0.4.1/dist/ml5.min.js"></script>
  </head>

  <body>
    <script src="script.js"></script>
  </body>
</html>
HTML

Load Video bằng function createVideo của p5.js

Để load Video thì trong p5.js mình dùng function createVideo(). Vì là load video thì mình viết nó trong setup(), sau khi load xong rồi thì mới hiển thị đó ra ở draw() function.

let video;
let poses = [];
function setup() {
  createCanvas(406, 720);
  video = createVideo(["nancy.mp4"], () => {
    video.loop();
    video.volume(0);
  });
  video.size(width, height);
  video.hide();
}

function draw() {
  image(video, 0, 0, width, height);
}
JavaScript

Lúc này kết quả như sau.

Vọc vạch Machine Learning với p5.js và ml5.js

Load poseNet pre-trained model

Công việc tiếp theo là mình load tiếp pre-trained model vào. Mình sẽ viết tiếp trong function setup() như sau.

  poseNet = ml5.poseNet(video, () => {
    console.log("Model is ready");
  });
  // Listen to new 'pose' events
  poseNet.on("pose", function(results) {
    poses = results;
  });
JavaScript

Vẽ skeleton lên Video

Sau khi lắng nghe sự kiện pose ở trên. Nó sẽ trả một mảng các pose, bao gồm các properties như sau:

[
  {
    pose: {
      keypoints: [{position:{x,y}, score, part}, ...],
      leftAnkle: {x: 289.23709728843284, y: 739.7039085522032, confidence: 0.02065359242260456}
      leftEar: {x: 259.3518055698328, y: 113.62603513818037, confidence: 0.17528685927391052}
      leftElbow: {x: 312.8670815584952, y: 355.85845010322436, confidence: 0.3681596517562866}
      leftEye: {x: 242.82734312090957, y: 98.04618166204084, confidence: 0.9990793466567993}
      leftHip: {x: 285.8621941282038, y: 423.13189556724143, confidence: 0.2725003957748413}
      leftKnee: {x: 275.85972595214844, y: 682.6726759525767, confidence: 0.9468103647232056}
      leftShoulder: {x: 291.67652035596075, y: 222.69961507696854, confidence: 0.9864554405212402}
      leftWrist: {x: 315.4616281609786, y: 308.55148850825793, confidence: 0.31114229559898376}
      nose: {x: 230.66232273034882, y: 115.1411611992016, confidence: 0.9995276927947998}
      rightAnkle: {x: 187.2091764483535, y: 734.9885826780085, confidence: 0.12924212217330933}
      rightEar: {x: 177.03415412233585, y: 108.54197920414438, confidence: 0.705632746219635}
      rightElbow: {x: 88.15446646171702, y: 364.6860253183465, confidence: 0.6543225646018982}
      rightEye: {x: 209.1365689729389, y: 97.66484712299547, confidence: 0.9994242787361145}
      rightHip: {x: 177.5815705416495, y: 426.5434666683799, confidence: 0.25370630621910095}
      rightKnee: {x: 191.22615238658165, y: 676.1598981890762, confidence: 0.7883720397949219}
      rightShoulder: {x: 127.5505650838216, y: 220.96515889753374, confidence: 0.9299540519714355}
      rightWrist: {x: 119.36843028821443, y: 311.3493300320809, confidence: 0.6887825727462769}
      score: 0.6017089601167861zz
    }
  }
]
JavaScript

Từ đây thì mình lặp hết và vẽ skeleton lên thôi.

// A function to draw the skeletons
function drawSkeleton() {
  // Loop through all the skeletons detected
  for (let i = 0; i < poses.length; i++) {
    let skeleton = poses[i].skeleton;
    // For every skeleton, loop through all body connections
    for (let j = 0; j < skeleton.length; j++) {
      let partA = skeleton[j][0];
      let partB = skeleton[j][1];
      stroke(255, 0, 0);
      strokeWeight(4);
      line(
        partA.position.x,
        partA.position.y,
        partB.position.x,
        partB.position.y
      );
    }
  }
}
JavaScript

Sau đó để function drawSkeleton() này vào function draw()

function draw() {
  image(video, 0, 0, width, height);
  drawSkeleton();
}
JavaScript

Kết quả sẽ như sau

Vọc vạch Machine Learning với p5.js và ml5.js

Kết luận

Trên đây là một ứng dụng cơ bản của thằng ml5.js. Ngoài poseNet pre-trained model, thằng ml5.js còn cung cấp một số pre-trained model khác cũng hay ho, ví dụ như là Image Classifier sử dụng Mobilet Net, FaceApi, hay YOLO. Các bạn cứ ghé vào trang chủ của ml5.js để ngó qua nhé.

Bài viết được sự cho phép của tác giả Trần Khôi Nguyên Hoàng

Có thể bạn quan tâm:

Xem thêm Việc làm machine learning job in vietnam hấp dẫn trên TopDev

RELATED ARTICLESMORE FROM AUTHOR