API для розпізнавання форм у фронтенді: Посібник з інтеграції комп'ютерного зору в браузері

Веб-браузер еволюціонує, перетворюючись на потужну платформу не лише для відображення статичного контенту. Завдяки досягненням у JavaScript та браузерних API, ми тепер можемо виконувати складні завдання безпосередньо на стороні клієнта. Одним з таких досягнень є Shape Detection API — браузерний API, який дозволяє розробникам розпізнавати різноманітні форми на зображеннях та відео, включаючи обличчя, штрих-коди та текст. Це відкриває світ можливостей для створення інтерактивних та інтелектуальних веб-застосунків, і все це без необхідності серверної обробки для базових завдань комп'ютерного зору.

Що таке Shape Detection API?

Shape Detection API надає стандартизований спосіб доступу до алгоритмів комп'ютерного зору безпосередньо в браузері. Він пропонує три основні детектори:

• FaceDetector: Розпізнає людські обличчя на зображеннях та відео.
• BarcodeDetector: Розпізнає та декодує різні формати штрих-кодів.
• TextDetector: Розпізнає текстові області на зображеннях. (Примітка: ще не має широкої підтримки в браузерах)

Ці детектори працюють безпосередньо на пристрої клієнта, що означає, що дані зображення чи відео не потрібно надсилати на сервер для обробки. Це дає кілька переваг, зокрема:

• Конфіденційність: Чутливі дані залишаються на пристрої користувача.
• Продуктивність: Зменшена затримка завдяки відсутності звернень до сервера.
• Можливість роботи в офлайн-режимі: Деякі реалізації можуть дозволяти розпізнавання в офлайні.
• Зменшення витрат на сервер: Менше навантаження на вашу бекенд-інфраструктуру.

Підтримка браузерами

Підтримка Shape Detection API браузерами все ще розвивається. Хоча API доступний у деяких сучасних браузерах, таких як Chrome та Edge, підтримка в інших, наприклад Firefox та Safari, може бути обмеженою або вимагати активації експериментальних функцій. Завжди перевіряйте останні таблиці сумісності браузерів перед використанням API у продакшені. Ви можете використовувати сайти, як-от caniuse.com, щоб перевірити поточну підтримку кожної функції.

Використання FaceDetector API

Почнемо з практичного прикладу використання FaceDetector API для розпізнавання облич на зображенні.

Базове розпізнавання облич

Ось базовий фрагмент коду, що демонструє, як використовувати FaceDetector:

const faceDetector = new FaceDetector();

const image = document.getElementById('myImage'); // Припустимо, що це елемент <img>

faceDetector.detect(image)
  .then(faces => {
    faces.forEach(face => {
      console.log('Обличчя розпізнано за координатами:', face.boundingBox);
      // Ви можете намалювати прямокутник навколо обличчя за допомогою canvas
    });
  })
  .catch(error => {
    console.error('Не вдалося розпізнати обличчя:', error);
  });

Пояснення:

1. Ми створюємо новий екземпляр класу FaceDetector.
2. Ми отримуємо посилання на елемент зображення (<img>) у нашому HTML.
3. Ми викликаємо метод detect() об'єкта FaceDetector, передаючи йому елемент зображення.
4. Метод detect() повертає Promise, який вирішується масивом об'єктів Face, кожен з яких представляє розпізнане обличчя.
5. Ми перебираємо масив об'єктів Face і виводимо в консоль обмежувальну рамку (bounding box) кожного обличчя. Властивість boundingBox містить координати прямокутника, що оточує обличчя.
6. Ми також додаємо блок catch() для обробки будь-яких помилок, які можуть виникнути під час процесу розпізнавання.

Налаштування параметрів розпізнавання облич

Конструктор FaceDetector приймає необов'язковий об'єкт з опціями конфігурації:

• maxDetectedFaces: Максимальна кількість облич для розпізнавання. За замовчуванням 1.
• fastMode: Логічне значення, що вказує, чи використовувати швидший, але потенційно менш точний режим розпізнавання. За замовчуванням false.

Приклад:

const faceDetector = new FaceDetector({ maxDetectedFaces: 5, fastMode: true });

Малювання прямокутників навколо розпізнаних облич

Щоб візуально виділити розпізнані обличчя, ви можете намалювати навколо них прямокутники за допомогою HTML5 Canvas API. Ось як це зробити:

const canvas = document.getElementById('myCanvas');
const context = canvas.getContext('2d');

const image = document.getElementById('myImage');

faceDetector.detect(image)
  .then(faces => {
    faces.forEach(face => {
      const { x, y, width, height } = face.boundingBox;

      context.beginPath();
      context.rect(x, y, width, height);
      context.lineWidth = 2;
      context.strokeStyle = 'red';
      context.stroke();
    });
  })
  .catch(error => {
    console.error('Не вдалося розпізнати обличчя:', error);
  });

Важливо: Переконайтеся, що елемент canvas правильно розташований над елементом зображення.

Використання BarcodeDetector API

BarcodeDetector API дозволяє розпізнавати та декодувати штрих-коди на зображеннях та відео. Він підтримує широкий спектр форматів штрих-кодів, зокрема:

• EAN-13
• EAN-8
• UPC-A
• UPC-E
• Code 128
• Code 39
• Code 93
• Codabar
• ITF
• QR Code
• Data Matrix
• Aztec
• PDF417

Базове розпізнавання штрих-кодів

Ось як використовувати BarcodeDetector:

const barcodeDetector = new BarcodeDetector();

const image = document.getElementById('myBarcodeImage');

barcodeDetector.detect(image)
  .then(barcodes => {
    barcodes.forEach(barcode => {
      console.log('Розпізнано штрих-код:', barcode.rawValue);
      console.log('Формат штрих-коду:', barcode.format);
      console.log('Обмежувальна рамка:', barcode.boundingBox);
    });
  })
  .catch(error => {
    console.error('Не вдалося розпізнати штрих-код:', error);
  });

Пояснення:

1. Ми створюємо новий екземпляр класу BarcodeDetector.
2. Ми отримуємо посилання на елемент зображення, що містить штрих-код.
3. Ми викликаємо метод detect(), передаючи йому елемент зображення.
4. Метод detect() повертає Promise, який вирішується масивом об'єктів DetectedBarcode.
5. Кожен об'єкт DetectedBarcode містить інформацію про розпізнаний штрих-код, зокрема:
• rawValue: Декодоване значення штрих-коду.
• format: Формат штрих-коду (наприклад, 'qr_code', 'ean_13').
• boundingBox: Координати обмежувальної рамки штрих-коду.
6. Ми виводимо цю інформацію в консоль.
7. Ми додаємо обробку помилок.

Налаштування форматів розпізнавання штрих-кодів

Ви можете вказати формати штрих-кодів, які потрібно розпізнавати, передавши необов'язковий масив підказок форматів до конструктора BarcodeDetector:

const barcodeDetector = new BarcodeDetector({ formats: ['qr_code', 'ean_13'] });

Це обмежить розпізнавання QR-кодами та штрих-кодами EAN-13, що потенційно може покращити продуктивність.

Використання TextDetector API (експериментально)

API TextDetector призначений для виявлення областей з текстом на зображеннях. Однак важливо зазначити, що цей API все ще є експериментальним і може бути не реалізований у всіх браузерах. Його доступність і поведінка можуть бути непослідовними. Ретельно перевіряйте сумісність з браузерами перед тим, як намагатися його використовувати.

Базове розпізнавання тексту (за наявності)

Ось приклад того, як ви *могли б* використовувати TextDetector, але пам'ятайте, що він може не спрацювати:

const textDetector = new TextDetector();

const image = document.getElementById('myTextImage');

textDetector.detect(image)
  .then(texts => {
    texts.forEach(text => {
      console.log('Розпізнано текст:', text.rawValue);
      console.log('Обмежувальна рамка:', text.boundingBox);
    });
  })
  .catch(error => {
    console.error('Не вдалося розпізнати текст:', error);
  });

Якщо TextDetector доступний і розпізнавання пройшло успішно, масив texts буде містити об'єкти DetectedText, кожен з яких має rawValue (розпізнаний текст) і boundingBox.

Рекомендації та найкращі практики

• Продуктивність: Хоча обробка на стороні клієнта в деяких випадках дає переваги у продуктивності, складний аналіз зображень все ще може бути ресурсомістким. Оптимізуйте свої зображення та відео для веб-доставки, щоб мінімізувати час обробки. Розгляньте можливість використання опції fastMode у FaceDetector для швидшого, хоча й потенційно менш точного, розпізнавання.
• Конфіденційність: Наголошуйте користувачам на перевагах конфіденційності обробки на стороні клієнта. Будьте прозорими щодо того, як ви використовуєте API і як обробляються (або не обробляються) їхні дані.
• Обробка помилок: Завжди включайте надійну обробку помилок для коректного реагування на випадки, коли API не підтримується або розпізнавання не вдалося. Надавайте користувачеві інформативні повідомлення про помилки.
• Виявлення функцій (Feature Detection): Перед використанням Shape Detection API перевірте, чи підтримується він у браузері користувача:

if ('FaceDetector' in window) {
  // FaceDetector підтримується
} else {
  console.warn('FaceDetector не підтримується в цьому браузері.');
  // Надайте альтернативну реалізацію або вимкніть функцію
}

• Доступність: Враховуйте наслідки використання Shape Detection API для доступності. Наприклад, якщо ви використовуєте розпізнавання облич для активації певних функцій, надайте альтернативні способи доступу до цих функцій для користувачів, яких не вдалося розпізнати.
• Етичні міркування: Пам'ятайте про етичні наслідки використання розпізнавання облич та інших технологій комп'ютерного зору. Уникайте використання цих технологій у спосіб, який може бути дискримінаційним або шкідливим. Наприклад, будьте в курсі потенційних упереджень в алгоритмах розпізнавання облич, які можуть призвести до неточних або несправедливих результатів для певних демографічних груп. Активно працюйте над пом'якшенням цих упереджень.

Приклади використання

Shape Detection API відкриває широкий спектр захоплюючих можливостей для розробки веб-застосунків. Ось кілька прикладів:

• Редагування фото та відео: Автоматично розпізнавайте обличчя на зображеннях та відео для застосування фільтрів, ефектів або ретушування.
• Доповнена реальність (AR): Використовуйте розпізнавання облич для накладання віртуальних об'єктів на обличчя користувачів у реальному часі.
• Доступність: Допомагайте користувачам із вадами зору, автоматично розпізнаючи та описуючи об'єкти на зображеннях. Наприклад, веб-сайт може використовувати розпізнавання облич для повідомлення, коли в потоці з вебкамери присутня людина.
• Безпека: Впроваджуйте сканування штрих-кодів на стороні клієнта для безпечної автентифікації або введення даних. Це може бути особливо корисним для мобільних веб-застосунків.
• Інтерактивні ігри: Створюйте ігри, які реагують на вирази обличчя або рухи користувачів. Уявіть гру, де ви керуєте персонажем, кліпаючи або посміхаючись.
• Сканування документів: Автоматично виявляйте текстові області в сканованих документах для обробки OCR (оптичне розпізнавання символів). Хоча сам TextDetector може не виконувати OCR, він може допомогти знайти текстові області для подальшої обробки.
• Електронна комерція: Дозвольте користувачам сканувати штрих-коди товарів у фізичних магазинах, щоб швидко знаходити їх на сайті електронної комерції. Наприклад, користувач може відсканувати штрих-код книги в бібліотеці, щоб знайти її для продажу в Інтернеті.
• Освіта: Інтерактивні навчальні інструменти, які використовують розпізнавання облич для оцінки залученості студентів та відповідного коригування навчального процесу. Наприклад, програма-репетитор може відстежувати вирази обличчя студента, щоб визначити, чи він збентежений або розчарований, і надати відповідну допомогу.

Глобальний приклад: Міжнародна компанія електронної комерції може інтегрувати сканування штрих-кодів у свій мобільний веб-сайт, дозволяючи клієнтам у різних країнах швидко знаходити товари незалежно від місцевої мови чи назв продуктів. Штрих-код слугує універсальним ідентифікатором.

Альтернативи Shape Detection API

Хоча Shape Detection API надає зручний спосіб виконання завдань комп'ютерного зору в браузері, існують також альтернативні підходи, які варто розглянути:

• Серверна обробка: Ви можете надсилати зображення та відео на сервер для обробки за допомогою спеціалізованих бібліотек та фреймворків комп'ютерного зору, таких як OpenCV або TensorFlow. Цей підхід пропонує більшу гнучкість і контроль, але вимагає більшої інфраструктури та вносить затримку.
• WebAssembly (Wasm): Ви можете компілювати бібліотеки комп'ютерного зору, написані такими мовами, як C++, у WebAssembly і запускати їх у браузері. Цей підхід пропонує продуктивність, близьку до нативної, але вимагає більше технічних знань і може збільшити початковий розмір завантаження вашого застосунку.
• JavaScript бібліотеки: Декілька бібліотек JavaScript надають функціональність комп'ютерного зору, наприклад tracking.js або face-api.js. Ці бібліотеки можуть бути простішими у використанні, ніж WebAssembly, але можуть бути не такими продуктивними.

Висновок

Frontend Shape Detection API — це потужний інструмент для впровадження можливостей комп'ютерного зору у ваші веб-застосунки. Використовуючи обробку на стороні клієнта, ви можете покращити продуктивність, захистити конфіденційність користувачів та зменшити витрати на сервер. Хоча підтримка браузерами все ще розвивається, API дає уявлення про майбутнє веб-розробки, де складні завдання можна буде виконувати безпосередньо в браузері. З покращенням підтримки браузерами та розвитком API ми можемо очікувати на ще більш інноваційні та захоплюючі застосування цієї технології. Експериментуйте з API, досліджуйте його можливості та долучайтеся до його еволюції, щоб формувати майбутнє Інтернету.

Пам'ятайте, що при роботі з технологіями комп'ютерного зору завжди слід надавати пріоритет етичним міркуванням та конфіденційності користувачів.