Я пытаюсь создать простой пример классификации изображений с помощью MobileNet. Я пытаюсь заставить его работать с реагировать-dropzone , где я оказался в ситуации, когда мне нужно конвертировать изображение типа File
в Tensor
, чтобы иметь возможность передать его вmodel.classify
.
Я также пытался использовать fromPixels
, но для этого я должен преобразовать свое изображение в ImageData
.
export default function ImageClassification() {
const [isModelLoaded, setModelLoaded] = useState(false);
const [uploadedFile, setUploadedFile] = useState();
const [classifier, setClassifier] = useState();
useEffect(() => {
async function modelReady() {
console.log("Not loaded:" + isModelLoaded);
setClassifier(
await MobileNet.load().then(model => {
setModelLoaded(true);
return model;
})
);
}
modelReady();
}, []);
function onDrop(acceptedFiles: File[]) {
console.log(acceptedFiles);
setUploadedFile(acceptedFiles);
console.log("After setting");
}
function prepareImage(inputFile: File) {
// How to convert inputFile to Tensor???
return image;
}
const { getRootProps, getInputProps, isDragActive } = useDropzone({ onDrop });
return (
<React.Fragment>
{!isModelLoaded ? (
<CircularProgress />
) : (
<div {...getRootProps()}>
<input {...getInputProps()} />
{isDragActive ? (
<p>Drop the files here.. </p>
) : (
<p>Drag 'n' drop some files here, or click to select files</p>
)}
{uploadedFile &&
uploadedFile.map((item: File) => {
const input = prepareImage(item);
classifier.classify(input);
return <h1>{item.name}</h1>;
})}
</div>
)}
</React.Fragment>
);
}
Любая помощь с этим будет высоко ценится.