Reconhecimento de Imagem com TensorFlow.js

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Introdução

Este projeto utiliza o poder do TensorFlow.js, uma biblioteca JavaScript para treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina no navegador e no Node.js. O TensorFlow.js permite construir e treinar modelos diretamente em JavaScript, tornando-o acessível e fácil de usar para desenvolvedores web.

Visão Geral da Aplicação

O objetivo principal desta aplicação é realizar a detecção de objetos em imagens usando um modelo pré-treinado fornecido pelo TensorFlow.js. A aplicação permite aos usuários fazer upload de uma imagem e, em seguida, utiliza o modelo COCO-SSD (Objetos Comuns em Contexto - Detector de Caixa MultiShot Única) para identificar e desenhar caixas delimitadoras ao redor dos objetos dentro da imagem.

Como Funciona

1. Upload de Imagem: Os usuários podem selecionar uma imagem de seu dispositivo clicando no botão "Selecionar imagem".
2. Detecção de Objetos: Uma vez que uma imagem é selecionada, a aplicação utiliza o TensorFlow.js para executar o modelo COCO-SSD na imagem, detectando objetos e suas localizações dentro da imagem.
3. Exibição de Resultados: Os objetos detectados são destacados com caixas delimitadoras sobrepostas na imagem. Cada caixa delimitadora inclui o nome do objeto detectado e a pontuação de confiança da detecção.

Visão Geral do Código

A funcionalidade principal da aplicação é implementada no componente ObjectDetector. Aqui está uma breve visão geral de como ele funciona:

• Manipulação de Entrada de Arquivo: O componente HiddenFileInput é usado para permitir que os usuários selecionem um arquivo de imagem de seu dispositivo.
• Processamento de Imagem: Quando uma imagem é selecionada, ela é carregada na aplicação e exibida usando o componente TargetImg.
• Detecção de Objetos: A função detectObjectsOnImage utiliza o modelo COCO-SSD do TensorFlow.js para detectar objetos dentro da imagem carregada.
• Renderização de Caixa Delimitadora: Os objetos detectados são exibidos como caixas delimitadoras na imagem usando o componente TargetBox.
• Interação do Usuário: Os usuários podem clicar no botão "Selecionar imagem" para abrir o seletor de arquivos e selecionar uma imagem para análise.

Como Começar

Para executar a aplicação localmente, siga estas etapas:

1. Clone este repositório para sua máquina local.
2. Instale as dependências executando npm install.
3. Inicie o servidor de desenvolvimento com npm start.
4. Abra seu navegador da web e vá para http://localhost:3000.
5. Faça upload de uma imagem e veja a detecção de objetos em ação!

Conclusão

O TensorFlow.js capacita os desenvolvedores web a incorporar capacidades de aprendizado de máquina diretamente em suas aplicações web, abrindo uma ampla gama de possibilidades para experiências interativas e inteligentes. Com este projeto, você pode explorar o mundo emocionante do reconhecimento de imagem e detecção de objetos usando TensorFlow.js.

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