Johnny-Five与AI结合：TensorFlow.js图像识别控制LED矩阵
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jo/johnny-five 项目概述
Johnny-Five是一个JavaScript机器人编程框架，允许开发者通过简单的JavaScript代码控制各种硬件设备。本文将介绍如何将Johnny-Five与TensorFlow.js结合，实现基于图像识别的LED矩阵控制。通过这种组合，我们可以创建出能够根据摄像头输入自动调整显示内容的智能LED显示系统。
硬件准备
要完成本项目，你需要准备以下硬件组件：
- Arduino开发板
- 8x8 LED矩阵模块
- USB数据线
- 计算机（带摄像头）
软件环境搭建
安装Johnny-Five
首先，确保你已经安装了Node.js环境。然后通过以下命令安装Johnny-Five：
npm install johnny-five
安装TensorFlow.js
npm install @tensorflow/tfjs @tensorflow-models/mobilenet
LED矩阵控制基础
Johnny-Five提供了专门的LED矩阵控制模块，可以轻松控制各种LED矩阵设备。LED矩阵的核心控制逻辑位于lib/led/matrix.js文件中。
LED矩阵初始化
以下是使用Johnny-Five初始化LED矩阵的基本代码：
var five = require("johnny-five");
var board = new five.Board();
board.on("ready", function() {
var matrix = new five.Led.Matrix({
pins: {
data: 2,
clock: 3,
cs: 4
}
});
matrix.on();
matrix.draw("A"); // 显示字母A
});
显示自定义图形
你还可以创建自定义图形并在LED矩阵上显示：
// 定义一个心形图案
var heart = [
"01100110",
"10011001",
"10000001",
"10000001",
"01000010",
"00100100",
"00011000",
"00000000"
];
matrix.draw(heart); // 显示心形图案
更多LED矩阵的使用示例可以参考官方文档：docs/led-matrix.md
TensorFlow.js图像识别
TensorFlow.js是一个用于机器学习的JavaScript库，可以直接在浏览器或Node.js环境中运行预训练的机器学习模型。我们将使用MobileNet模型进行图像分类。
加载模型和进行预测
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
const mobilenet = require('@tensorflow-models/mobilenet');
async function classifyImage(imagePath) {
// 加载模型
const model = await mobilenet.load();
// 读取并预处理图像
const image = await tf.node.decodeJpeg(
fs.readFileSync(imagePath), 3);
// 进行分类预测
const predictions = await model.classify(image);
return predictions;
}
结合Johnny-Five和TensorFlow.js
现在我们将把两个库结合起来，实现基于图像识别的LED矩阵控制。
完整代码实现
const five = require("johnny-five");
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
const mobilenet = require('@tensorflow-models/mobilenet');
const fs = require('fs');
const { createCanvas, loadImage } = require('canvas');
// 初始化Johnny-Five
const board = new five.Board();
let matrix;
// 图像到LED图案的映射
const imageToPattern = {
"banana": [
"00011000",
"00111100",
"01111110",
"11111111",
"11111111",
"01100110",
"00111100",
"00011000"
],
"apple": [
"00111100",
"01111110",
"11111111",
"11111111",
"11111111",
"01111110",
"00111100",
"00011000"
],
// 可以添加更多映射...
};
// 初始化LED矩阵
board.on("ready", function() {
matrix = new five.Led.Matrix({
pins: {
data: 2,
clock: 3,
cs: 4
}
});
matrix.on();
console.log("LED矩阵已初始化，准备进行图像识别...");
// 开始图像识别循环
startImageRecognition();
});
// 图像识别函数
async function recognizeImage() {
try {
// 这里简化处理，实际应用中应该从摄像头获取图像
// 这里我们模拟从文件读取图像
const model = await mobilenet.load();
const canvas = createCanvas(224, 224);
const ctx = canvas.getContext('2d');
// 加载并绘制图像
const image = await loadImage('test-image.jpg');
ctx.drawImage(image, 0, 0, 224, 224);
// 将Canvas图像转换为Tensor
const imageData = ctx.getImageData(0, 0, 224, 224);
const tensor = tf.browser.fromPixels(imageData)
.resizeNearestNeighbor([224, 224])
.toFloat()
.expandDims();
// 进行预测
const predictions = await model.classify(tensor);
return predictions[0].className;
} catch (error) {
console.error("图像识别出错:", error);
return null;
}
}
// 开始图像识别循环
async function startImageRecognition() {
while (true) {
const result = await recognizeImage();
console.log(`识别结果: ${result}`);
// 根据识别结果更新LED矩阵
if (result && imageToPattern[result]) {
matrix.draw(imageToPattern[result]);
} else {
matrix.draw("?"); // 未知物体显示问号
}
// 每5秒识别一次
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 5000));
}
}
工作流程说明
- 初始化Johnny-Five并设置LED矩阵
- 加载TensorFlow.js MobileNet模型
- 从摄像头捕获图像（示例中使用文件模拟）
- 使用模型对图像进行分类
- 根据分类结果在LED矩阵上显示相应图案
- 定期重复步骤3-5
实际应用示例
以下是一些可能的应用场景：
水果识别展示
当系统识别到不同的水果时，LED矩阵会显示相应的水果图案。例如，识别到香蕉时显示香蕉图案，识别到苹果时显示苹果图案。
手势控制
通过识别不同的手势，可以实现对LED矩阵的远程控制，例如切换显示模式、调整亮度等。
表情识别
结合面部表情识别模型，可以使LED矩阵显示相应的表情符号，实现情感反馈功能。
项目扩展建议
- 尝试使用更复杂的图像识别模型，如自定义训练的模型
- 增加更多的图像到LED图案的映射
- 优化识别速度，实现实时响应
- 添加用户界面，允许用户自定义映射关系
总结
本文介绍了如何将Johnny-Five与TensorFlow.js结合，创建基于图像识别的智能LED矩阵控制系统。通过这种方式，我们可以利用JavaScript的全栈优势，快速开发出功能丰富的物联网应用。
这种技术组合不仅展示了JavaScript在硬件编程领域的潜力，也为开发各种智能交互设备提供了新思路。无论是教育、艺术还是工业应用，都可以从这种简单而强大的组合中受益。
希望本文能为你提供启发，帮助你创建出更多创新的物联网项目！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
