本篇大綱
機器學習的JS Library
前幾天看到文章，說Google有一套機器學習，是有給JavaScript用的版本，叫作「TensorFlow」，昨天打開網頁來看，有看到教學的第一個就寫：
想要開始機器學習，同時不用擔心任何類似張量或優化器的低級細節嗎？
ml5.js 庫構建在TensorFlow.js 之上，通過簡潔的、可利用的API，可以在瀏覽器中訪問機器學習算法和模型。
看到第二句就心動了，又再打開ml5.js的頁面後，第一個的教學就是圖像辨識。
教學頁面是用ml5.js，加上p5.js去把抓到的圖片給丟到頁面上。不過Augustus想了一下，覺得可以不用透過p5.js，就能把使用者上傳的圖片給丟到頁面上了，就是之前寫過的這篇：
把抓到的圖片塞進img的src裡，再讓圖像識別模型去抓、去判斷，就省去了再去學p5.js的時間。
本篇筆記主要寫用vue.js，搭配file API、ml5.js，做一個簡單的圖像識別頁面來玩。
最後完成的Demo頁在這邊：
https://letswritetw.github.io/letswrite-ml5-image-classifier/
vue.js抓input file
原本是這樣子寫：
<input type="file" v-model="file" @change="getFile(file)">習慣用v-model去抓input的值，但這樣寫會一直看到getFile抓出來的是檔案的名字，而不是檔案本身。後來查了一下，才知道vue.js在@change裡的method中就可以抓到file了，改成這樣寫就行：
<input type="file" @change="getFile">
new Vue({
// 省略
methods: {
getFile(e) {
var file = e.target.files[0];
var img = URL.createObjectURL(file);
}
}
})ml5.js 圖像辨識API
確定了用vue.js可以抓到input file裡的檔案後，接著就是要接ml5的圖像辨識API。
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官網的文件在這邊，以下是參考文件改成寫在vue.js裡的：imageClassifier
第一個坑：沒等model載完
一開始就踩了一個坑，就是頁面一開啟，Augustus就按了選擇檔案的案鈕，然後就報錯了，說classifier不是一個function。
回頭看了一下文件後發現，有說因為要載入圖像識別的model，會花一點時間，所以API在載入完後會有一個callback，確認model載入完成：
// Initialize the Image Classifier method with MobileNet
const classifier = ml5.imageClassifier('MobileNet', modelLoaded);
// When the model is loaded
function modelLoaded() {
console.log('Model Loaded!');
}之所以一開始會遇到報錯，就是在model未載入完時就選擇了檔案開始call API。
考慮到使用者也會有一樣的情況，就在頁面上加了一層loading的效果。在model載入完後移掉蓋住的loading就可以了。loading效果選用了一個看上去有點AI感的（自己講），如下圖：
第二個坑：沒給圖片寬高
接著又踩了第二個坑，model在讀圖的時候，必須要有圖片的尺寸，不能只是把img src放進去，報錯會報一個圖片尺寸是0 x 0的錯誤，所以無法判斷。
這部份就用vue.js的refs去處理，Augustus寫的如下：
<input type="file" @change="getFile" ref="img">
new Vue({
// 省略
methods: {
getFile(e) {
var file = e.target.files[0];
var img = URL.createObjectURL(file);
img.width = this.$refs.img.width; // 設圖片寬
img.height = this.$refs.img.height; // 設圖片高
}
}
})踩過了以上二個坑以後，接著就順利了。
補充：關於圖片辨識模組
文件中有提到，模組的部份除了範例中的「MobileNet」，也還有「Darknet、Darknet-tiny」這二個，或者是可以讀自己的模組。
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實測結果後，還是「MobileNet」比較準一點，至少放貓的圖片會回傳是cat。
原始碼
原始碼的部份整理到Github上了，可從這邊下載：
https://github.com/letswritetw/letswrite-ml5-image-classifier
最後再放一次Demo的連結，可以玩玩看，不過回傳的資料都是英文，請按下Google翻譯：
https://letswritetw.github.io/letswrite-ml5-image-classifier/
