如何使用幾行 JavaScript 程式碼輕鬆構建計算機視覺應用程式？
近年來，計算機視覺一直都是熱門話題，造就了無數好的應用程式。得益於專門開發人員的努力，利用計算機視覺建立應用程式不再是難事。事實上，你可以用幾行 JavaScript 程式碼構建很多應用程式。本文介紹了其中的一些。
1. TensorFlow.js
作為最大的機器學習框架之一，TensorFlow 允許使用 TensorFlow.js 建立 Node.js 和前端 JavaScript 應用程式。下面的demo 使用一系列影象來匹配人物姿勢。TensorFlow 還擁有一個 playground，使用者可以藉此得到更好的神經網路視覺化，很適合教育目的。
Tensorflow.js 的「移動鏡子」演示。
2. Amazon Rekognition
Amazon Rekognition 是一款基於雲的強大工具。不過，它也在瀏覽器中提供 JavaScript SDK（參見：https://aws.amazon.com/cn/sdk-for-browser/）。以下圖片展示了使用該工具進行人臉檢測的細節。
Amazon Rekognition API 的人臉特徵檢測。
3. OpenCV.js
作為最古老的計算機視覺框架之一，OpenCV 已經為計算機視覺領域的開發人員提供很長時間的服務了。OpenCV 也有 JavaScript 版本，使開發人員可在網站上進行人臉特徵檢測。
OpenCV 的人臉檢測示例。（圖源：https://dzone.com/articles/face-detection-using-html5）
4. tracking.js
如果你只想構建一個快速人臉檢測應用程式（如網頁版 snapchat filter），那你應該考慮一下 tracking.js。它的設定非常簡單，可以實現人臉檢測和 JavaScript 的整合。作者還寫了關於 tracking.js 框架的指南，參見：https://medium.freecodecamp.org/how-to-drop-leprechaun-hats-into-your-website-with-computer-vision-b0d115a0f1ad。
tracking.js 的人臉檢測示例。
5. WebGazer.js
無論你是嘗試進行使用者體驗研究亦或為你的遊戲或網站建立新型互動系統，WebGazer.js 都是一個很好的開始。藉助攝像頭輸入，這一功能強大的框架可使應用程式獲知使用者正在看什麼。
WebGazer.js 的視線跟蹤示例。
6. three.ar.js
three.ar.js 框架來自 Google，它將 ARCore 的功能擴充套件至前端 JavaScript。three.ar.js 框架允許將表面檢測和目標檢測整合進瀏覽器，是 AR 遊戲的完美工具。
three.ar.js demo
原文連結：https://medium.freecodecamp.org/computer-vision-js-frameworks-you-need-to-know-b233996103ce