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经典卷积模型回顾21—YOLOv1实现猫狗检测（网页版界面HTML）

代码
2023-04-18 14:25:54 时间

实现猫狗检测需要使用深度学习框架和算法来训练和预测，其中YOLOv1是一种目标检测算法，可以用来实现猫狗检测。同时，用户端网页版界面可以使用HTML、CSS、JavaScript等技术来实现。

以下是一个简单的猫狗检测网页端界面的示例：

HTML代码

```html
<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Cat and Dog Detector</title>
  </head>
  <body>
    <h1>Cat and Dog Detector</h1>
    <div>
      <input type="file" id="inputImage" οnchange="uploadImage()" accept="image/*" />
    </div>
    <canvas id="canvas"></canvas>
    <div id="result"></div>
  </body>
</html>

上面的HTML代码定义了一个页面，其中包含一个标题、一个上传图片的输入框、一个画布和一个显示检测结果的区域。

JavaScript代码

```javascript
// 加载模型
const model = await tf.loadLayersModel('model.json');

// 定义画框函数
function drawBox(box, className, prob, ctx){
  const [x, y, w, h] = box;
  const color = 'red';
  const lineWidth = 2;
  ctx.strokeStyle = color;
  ctx.lineWidth = lineWidth;
  ctx.strokeRect(x, y, w, h);
  const text = `${className} (${(prob * 100).toFixed(2)}%)`;
  const textWidth = ctx.measureText(text).width;
  const textHeight = parseInt(ctx.font);
  ctx.fillStyle = color;
  ctx.fillRect(x, y, textWidth + 4, textHeight + 4);
  ctx.fillStyle = 'white';
  ctx.fillText(text, x + 2, y + textHeight + 2);
}

// 定义上传图片函数
async function uploadImage(){
  const input = document.getElementById('inputImage');
  const canvas = document.getElementById('canvas');
  const ctx = canvas.getContext("2d");
  const img = new Image();
  img.onload = async function(){
    canvas.width = img.width;
    canvas.height = img.height;
    ctx.drawImage(img, 0, 0, img.width, img.height);
    const imageData = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);
    const inputTensor = tf.browser.fromPixels(imageData).resizeBilinear([224, 224]).expandDims();
    const predictions = await model.predict(inputTensor).data();
    const boxes = [];
    for(let i=0;i<predictions.length;i+=5){
      const prob = predictions[i];
      if(prob > 0.5){
        const x = predictions[i+1] * canvas.width;
        const y = predictions[i+2] * canvas.height;
        const w = (predictions[i+3] - predictions[i+1]) * canvas.width;
        const h = (predictions[i+4] - predictions[i+2]) * canvas.height;
        boxes.push({box:[x,y,w,h], className:"Cat or Dog", prob:prob});
      }
    }
    boxes.forEach(b => drawBox(b.box, b.className, b.prob, ctx));
    const result = document.getElementById('result');
    const count = boxes.length;
    result.innerHTML = `Found ${count} Cat or Dog.`
  }
  img.src = URL.createObjectURL(input.files[0]);
}
```

上面的JavaScript代码定义了模型加载、画框、和上传图片等函数。其中模型加载函数使用TensorFlow.js加载模型文件；画框函数用于在画布上绘制矩形框和分类结果；上传图片函数用于获取上传的图片数据、调用模型进行预测、绘制矩形框和分类结果、以及在页面上显示数量统计。

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