WebAI.js 是基于 OpenCV.js 和 ONNXRuntime 的 Web 前端 AI 模型部署工具，支持 HTML 和 node.js 调用，可部署目标检测、图像分类、图像分割等 CV 模型，兼容 Paddle 系列套件部分模型，提供模型加载与推理 API 及使用示例。
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1. 简介
WebAI.js 是一个基于 OpenCV.js 和 ONNXRuntime 开发的一个 Web 前端 AI 模型部署工具
Github: AgentMaker/WebAI.js
可通过在线体验网站 Hello WebAI.js 进行快速的体验试用
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PS. 因为 AIStudio 不太好使用 JavaScript 和部署网络服务，所以本项目仅包含文档介绍不包含任何可运行代码，如需使用请在本地进行调试运行
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2. 特性
WebAI.js 支持 HTML script 标签引入和 node.js 两种方式进行使用
目前支持目标检测 (Yolo / ssd / ...)、图像分类 (MobileNet / EfficientNet / ...)、图像分割(BiseNet / PPSeg / ...) 三类 CV 模型
目前支持 PaddleDetection / PaddleClas / PaddleSeg 三个套件部分导出模型的部署
3. 安装
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HTML script 标签引入
<!-- 最新版本 --><script src='https://cdn.jsdelivr.net/npm/webai-js/dist/webai.min.js'></script><!-- 1.1.4 版本 --><script src='https://cdn.jsdelivr.net/npm/webai-js@1.1.4/dist/webai.min.js'></script>
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Npm 安装
$ npm install webai-js
4. 模型
WebAI.js 使用 ONNX 模型进行模型推理，通过配置文件对模型的预处理进行配置
一个常规的模型包含如下两个文件: model.onnx / configs.json
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其中 model.onnx 为模型文件，记录了模型的计算图和每层的参数，configs.json 为配置文件，记录了模型预处理的一些配置，如下为一个配置文件的具体内容：
{ "Preprocess": [ { "type": "Decode", // 图像解码 "mode": "RGB" // RGB 或 BGR }, { "type": "Resize", // 图像缩放 "interp": 1, // 插值方式 "keep_ratio": false, // 保持长宽比 "limit_max": false, // 限制图片尺寸 "target_size": [300, 300] // 目标尺寸 }, { "type": "Normalize", // 归一化 "is_scale": false, // 是否缩放 (img /= 255.0) "mean": [127.5, 127.5, 127.5], // 均值 "std": [127.5, 127.5, 127.5] // 标准差 }, { "type": "Permute" // 转置 (HWC -> CHW) } ], "label_list": [ "aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor" ] // 标签列表} -
项目中提供了多个已经过测试的预训练模型文件，具体文件位于 ./docs/pretrained_models 目录，也可在在线体验网页 Hello WebAI.js 中快速试用如下的模型，以下模型均来自 PaddleDetection / PaddleClas / PaddleSeg 提供预训练模型，具体的导出教程和兼容性表格将很快更新，更多其他套件、工具链的兼容适配也在稳步进行
Model Type Source BlazeFace_1000e Detection PaddleDetection PPYOLO_tiny_650e_coco Detection PaddleDetection SSD_mobilenet_v1_300_120e_voc Detection PaddleDetection SSDLite_mobilenet_v3_small_320_coco Detection PaddleDetection EfficientNetB0_imagenet Classification PaddleClas MobileNetV3_small_x0_5_imagenet Classification PaddleClas PPLCNet_x0_25_imagenet Classification PaddleClas PPSEG_lite_portrait_398x224 Segmentation PaddleSeg STDC1_seg_voc12aug_512x512_40k Segmentation PaddleSeg BiseNet_cityscapes_1024x1024_160k Segmentation PaddleSeg
5. API
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模型加载
// Base model(async) WebAI.Model.create(modelURL, sessionOption = { logSeverityLevel: 4 }, init = null, preProcess = null, postProcess = null) -> model// Base CV model(async) WebAI.CV.create(modelURL, inferConfig, sessionOption = { logSeverityLevel: 4 }, getFeeds = null, postProcess = null) -> modelCV// Detection model(async) WebAI.Det.create(modelURL, inferConfig, sessionOption = { logSeverityLevel: 4 }, getFeeds = null, postProcess = null) -> modelDet// Classification model(async) WebAI.Cls.create(modelURL, inferConfig, sessionOption = { logSeverityLevel: 4 }, getFeeds = null, postProcess = null) -> modelCls// Segmentation model(async) WebAI.Seg.create(modelURL, inferConfig, sessionOption = { logSeverityLevel: 4 }, getFeeds = null, postProcess = null) -> modelSegmodelURL(string): 模型链接/路径 inferConfig(string): 模型配置文件链接/路径 sessionOption(object): ONNXRuntime session 的配置 getFeeds(function(imgTensor: ort.Tensor, imScaleX: number, imScaleY: number) => feeds:object): 自定义模型输入函数 init(function(model: WebAI.Model) => void): 自定义模型初始化函数 preProcess(function(...args) => feeds: object): 自定义模型预处理函数 postProcess(function(resultsTensors: object, ...args) => result: any): 自定义模型后处理函数
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模型推理
// Base model(async) model.infer(...args)// Base CV model(async) modelCV.infer(...args)// Detection model(async) modelDet.infer(imgRGBA, drawThreshold=0.5) -> bboxes// Classification model(async) modelCls.infer(imgRGBA, topK=5) -> probs// Segmentation model(async) modelSeg.infer(imgRGBA) -> segResults
// 注：目前只能实现 BatchSize=1 的模型推理 imgRGBA(cv.Mat): 输入图像 drawThreshold(number): 检测阈值 topK(number): 返回置信度前 K (K>0) 个结果，如果 K<0 返回所有结果 bboxes({ label: string, // 标签 score: number, // 置信度 color: number[], // 颜色（RGBA） x1: number, // 左上角 x 坐标 y1: number, // 左上角 y 坐标 x2: number, // 右下角 x 坐标 y2: number // 右下角 y 坐标 }[]): 目标检测包围框结果 probs({ label: string, // 标签 prob: number // 置信度 }[]): 图像分类置信度结果 segResults({ gray: cv.Mat, // 最大值索引图像（Gray） colorRGBA: cv.Mat, // 伪彩色图（RGBA） colorMap: { // 调色板 lable: string, // 标签 color: number[] // 颜色（RGBA） }[] }): 图像分割结果 更多 API 请参考文档：API 参考
6. 使用
以人脸检测模型为例，简单介绍如何使用 WebAI.js 在网页前端完成模型部署
作为演示，示例网页的搭建非常简单，只包含一个简单的 HTML 网页
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编写网页
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网页比较简单，其中只包含如下几个元素:
上传按钮：用于上传图像
画布：用于绘制结果图像
隐藏的图像：用于读取图像
两个 JavaScript 脚本：一个用于加载 WebAI.js，另一个用于实现网页的功能
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具体的代码如下：
<!-- index.html --><!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /> <title>WebAI.js PaddleDet Example</title></head><body> <div> Image: <!-- 上传按钮 --> <input type="file" accept="image/*" id="inputFile" disabled='true'> </div> <div> <!-- 图像元素 --> <img src="" alt="" id="imgDom" style="display: none"> <!-- 画布元素 --> <canvas id='canvasDom'></canvas> </div> <!-- 加载 WebAI.js --> <script src='https://cdn.jsdelivr.net/npm/webai-js/dist/webai.min.js'></script> <!-- 功能脚本 --> <script> // 获取各个网页元素 const imgDom = document.getElementById('imgDom') const canvasDom = document.getElementById('canvasDom') const inputFile = document.getElementById('inputFile') // 设置模型的路径 const modelURL = './blazeface_1000e/model.onnx' const modelConfig = './blazeface_1000e/configs.json' // 当窗口加载完成时 window.onload = async function (e) { // 加载模型 window.model = await WebAI.Det.create(modelURL, modelConfig) // 启用图片上传按钮 inputFile.disabled = false } // 当上传的图像改变时 inputFile.onchange = function (e) { // 设置图像 if (e.target.files[0]) { imgDom.src = URL.createObjectURL(e.target.files[0]) } } // 当图像完成加载时 imgDom.onload = async function (e) { // 读取图像 let imgRGBA = cv.imread(imgDom) // 获取检测结果 let bboxes = await model.infer(imgRGBA) // 绘制检测结果 let imgShow = await WebAI.drawBBoxes(imgRGBA, bboxes) // 显示结果图像 cv.imshow(canvasDom, imgShow) // 删除图像对象 imgRGBA.delete() imgShow.delete() } </script></body></html>
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网页部署
下载模型文件
根据模型文件路径修改 HTML 代码，并将 HTML 代码保存为 index.html 文件
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在 index.html 所在目录使用如下命令可以快速启动一个服务器：
$ npx light-server -s . -p 8080
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通过浏览器访问网页：http://localhost:8080/ ，网页效果如下图所示：
