HTML+JavaScript+CSS3实现人脸识别页面,前端捕获base64格式照片转file形式传递给后端,若识别成功则跳转到主页面,失败则自动关闭人脸识别返回到本页面+vue刷新页面没空白页闪烁

以下是一个简化的HTML+JavaScript+CSS3示例,用于演示如何捕获用户的摄像头图像并转换为File对象,以便可以通过前端进行人脸识别处理。




<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Face Recognition</title>
<style>
    video {
        width: 320px;
        height: 240px;
        margin: 10px;
        border: 1px solid black;
    }
    canvas {
        display: none;
    }
</style>
</head>
<body>
<video id="video" autoplay></video>
<button id="capture">Capture Photo</button>
<canvas id="canvas" width="320" height="240"></canvas>
<script>
    const video = document.getElementById('video');
    const canvas = document.getElementById('canvas');
    const context = canvas.getContext('2d');
    const captureButton = document.getElementById('capture');
 
    // 确保用户允许访问摄像头
    if (navigator.mediaDevices.getUserMedia) {
        navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true })
            .then(function (stream) {
                video.srcObject = stream;
            })
            .catch(function (err0r) {
                console.log("Error: " + err0r);
            });
    }
 
    captureButton.addEventListener('click', function () {
        context.drawImage(video, 0, 0, canvas.width, canvas.height); // 绘制视频帧到canvas
        const base64Image = canvas.toDataURL('image/png'); // 将canvas转换为base64图片
 
        // 将base64转换为File对象
        fetch(base64Image)
            .then(res => res.blob())
            .then(blob => {
                // 创建File对象
                const file = new File([blob], "snapshot.png", {
                    type: 'image/png',
                    lastModified: Date.now()
                });
 
                // 这里可以将file对象传递给其他函数,例如用于人脸识别
                // processFaceRecognition(file);
                console.log(file);
            });
    });
</script>
</body>
</html>

在这个例子中,我们首先检查浏览器是否支持getUserMedia。如果支持,我们使用它来访问用户的摄像头,并在video元素中显示视频流。用户点击按钮后,我们捕获当前视频流中的一帧,将其绘制到canvas上,并将canvas转换为base64格式的图片。然后我们使用fetchblob将base64图片转换为File对象。

注意:实际的人脸识别处理需要与后端服务配合,这里仅展示了前端的图片捕获和转换流程。

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