如何在浏览器中实现实时视频物体识别？

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实时视频物体识别：在浏览器中使用 YOLOv9

应用场景介绍

实时视频物体识别是一种计算机视觉技术，可以实时检测和识别视频流中的物体。该技术广泛应用于各种领域，例如：

• **安全监控：**检测可疑活动或人员。
• **零售：**识别客户并跟踪他们的购物行为。
• **医疗：**辅助诊断和治疗。
• **自动驾驶：**检测障碍物和行人。

代码基本功能介绍

本代码实现了一个实时视频物体识别应用程序，它利用 YOLOv9 模型在浏览器中本地运行。该应用程序具有以下功能：

• **物体检测：**识别视频流中的物体并绘制边界框。
• **物体分类：**识别检测到的物体并显示其类别标签。
• **实时处理：**连续处理视频流并实时显示结果。
• **可定制：**允许用户调整检测阈值和图像大小以优化性能。

功能实现步骤及关键代码分析说明

1. 模型和处理器的加载

const model = await AutoModel.from_pretrained(model_id);
const processor = await AutoProcessor.from_pretrained(model_id);

使用 AutoModel 和 AutoProcessor 从 Hugging Face Hub 加载预训练的 YOLOv9 模型和处理器。

2. 用户界面和控件

<div id="controls">
  <div>
    <label>图片大小</label>
    (<label id="size-value">128</label>)