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[English](WebDemo.md) | 简体中文
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# Web Demo介绍
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- [简介](#0)
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- [1. 快速开始](#1)
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- [2. npm包调用](#2)
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- [3. 模型替换](#3)
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- [4. 自定义前后处理参数](#4)
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- [5. 其他](#5)
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<a name="0"></a>
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## 简介
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本项目基于[Paddle.js](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.js)在浏览器中实现目标检测，人像分割，OCR，物品分类等计算机视觉任务。
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|demo名称|web demo组件|源码目录|npm包|
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|人脸检测|[FaceDetection](./web_demo/src/pages/cv/detection/FaceDetection/)| [facedetect](./package/packages/paddlejs-models/facedetect)|[@paddle-js-models/facedetect](https://www.npmjs.com/package/@paddle-js-models/facedetect)|
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|螺丝钉检测|[ScrewDetection](./web_demo/src/pages/cv/detection/ScrewDetection)| [detect](./package/packages/paddlejs-models/detect)|[@paddle-js-models/detect](https://www.npmjs.com/package/@paddle-js-models/detect)|
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|人像分割背景替换|[HumanSeg](./web_demo/src/pages/cv/segmentation/HumanSeg)|[humanseg](./package/packages/paddlejs-models/humanseg)|[@paddle-js-models/humanseg](https://www.npmjs.com/package/@paddle-js-models/humanseg)|
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|手势识别AI猜丁壳|[GestureRecognition](./web_demo/src/pages/cv/recognition/GestureRecognition)|[gesture](./package/packages/paddlejs-models/gesture)|[@paddle-js-models/gesture](https://www.npmjs.com/package/@paddle-js-models/gesture)|
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|1000种物品识别|[ItemIdentification](./web_demo/src/pages/cv/recognition/ItemIdentification)|[mobilenet](./package/packages/paddlejs-models/mobilenet)|[@paddle-js-models/mobilenet](https://www.npmjs.com/package/@paddle-js-models/mobilenet)|
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|文本检测|[TextDetection](./web_demo/src/pages/cv/ocr/TextDetection)|[ocrdetection](./package/packages/paddlejs-models/ocrdetection)|[@paddle-js-models/ocrdet](https://www.npmjs.com/package/@paddle-js-models/ocrdet)|
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|文本识别|[TextRecognition](./web_demo/src/pages/cv/ocr/TextRecognition)|[ocr](./package/packages/paddlejs-models/ocr)|[@paddle-js-models/ocr](https://www.npmjs.com/package/@paddle-js-models/ocr)|
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<a name="1"></a>
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## 1. 快速开始
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本节介绍如何在浏览器中直接运行官方demo。
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**1. 安装Node.js**
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从`Node.js`官网https://nodejs.org/en/download/ 下载适合自己平台的`Node.js`安装包并安装。
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**2. 安装demo依赖并启动**
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在`./web_demo`目录下执行如下指令：
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```
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# 安装依赖
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npm install
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# 启动demo
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npm run dev
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```
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在浏览器中打开网址 `http://localhost:5173/main/index.html` 即可快速体验在浏览器中运行计算机视觉任务。
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<a name="2"></a>
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## 2. npm包调用
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本节介绍npm包的使用方式，每个demo均提供简单易用的接口，用户只需初始化上传图片即可获得结果，使用步骤如下：
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1. 调用模块
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2. 初始化模型
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3. 传入输入，执行预测
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以 OCR 为例，在前端项目中，`@paddle-js-models/ocr`包的使用方式如下：
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```
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// 1. 调用ocr模块
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import * as ocr from '@paddle-js-models/ocr';
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// 2. 初始化ocr模型
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await ocr.init();
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// 3. 传入HTMLImageElement类型的图像作为输入并获得结果
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const res = await ocr.recognize(img);
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// 打印OCR模型得到的文本坐标以及文本内容
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console.log(res.text);
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console.log(res.points);
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```
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<a name="3"></a>
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## 3. 模型替换
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由于前端环境和计算资源限制，在前端部署深度学习模型时，我们对模型的性能有着更严格的要求，简单来说，模型需要足够轻量化。理论上模型的输入shape越小、模型大小越小，则对应的模型的flops越小，在前端运行也能更流畅。经验总结，使用`Paddle.js`部署的模型存储尽量不超过*5M*，实际情况根据硬件和计算资源情况决定。
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在实际应用中，常常根据垂类的场景定制化模型，官方的demo支持修改传入参数替换模型。
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以OCR demo为例，[ocr.init()函数](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/examples/application/js/package/packages/paddlejs-models/ocr/src/index.ts#L52)中，包含默认初始化的模型链接，如果要替换模型参考下述步骤。
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步骤1：将模型转成js格式：
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```
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# 安装paddlejsconverter
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pip3 install paddlejsconverter
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# 转换模型格式，输入模型为inference模型
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paddlejsconverter --modelPath=./inference.pdmodel --paramPath=./inference.pdiparams --outputDir=./ --useGPUOpt=True
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# 注意：useGPUOpt 选项默认不开启，如果模型用在 gpu backend（webgl/webgpu），则开启 useGPUOpt，如果模型运行在（wasm/plain js）则不要开启。
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导出成功后，本地目录下会出现 `model.json chunk_1.dat`等文件，分别是对应js模型的网络结构、模型参数二进制文件。
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步骤2：将导出的js模型上传到支持跨域访问的服务器，服务器的CORS配置参考下图：
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步骤3：修改代码替换默认的模型。以OCR demo为例，修改OCR web demo中[模型初始化代码](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/examples/application/js/web_demo/src/pages/cv/ocr/TextRecognition/TextRecognition.vue#L64)，即
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```
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await ocr.init();
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修改为：
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await ocr.init({modelPath: "https://js-models.bj.bcebos.com/PaddleOCR/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_infer_js_960/model.json"}); # 第一个参数传入新的文本检测字典类型参数
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重新在demo目录下执行下述命令，即可体验新的模型效果。
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```
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npm run dev
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```
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<a name="4"></a>
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## 4. 自定义前后处理参数
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**自定义前处理参数**
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在不同计算机视觉任务中，不同的模型可能有不同的预处理参数，比如mean,std,keep_ratio等参数，替换模型后也需要对预处理参数进行修改。paddle.js发布的npm包中提供了自定义预处理参数的简单方案。只需要在调用模型初始化函数时，传入自定义的参数即可。
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```
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# 默认参数初始化
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await model.init();
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自定义参数初始化
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const Config = {mean: [0.5, 0.5, 0.5], std: [0.5, 0.5, 0.5], keepratio: false};
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await model.init(Config);
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```
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以OCR文本检测demo为例，修改模型前处理的mean和std参数，只需要在模型初始化时传入自定义的mean和std参数。
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```
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await ocr.init();
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修改为：
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const detConfig = {mean: [0.5, 0.5, 0.5], std: [0.5, 0.5, 0.5]};
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await ocr.init(detConfig); # 第一个参数传入新的文本检测模型链接
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```
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**自定义后处理参数**
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同理，paddle.js发布的npm包也提供了后处理参数的自定义方案。
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```
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# 默认参数运行
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await model.predict();
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# 自定义后处理参数
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const postConfig = {thresh: 0.5};
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await model.predict(Config);
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以OCR文本检测 demo为例，修改文本检测后处理的参数实现扩大文本检测框的效果，修改OCR web demo中执行[模型预测代码](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/examples/application/js/web_demo/src/pages/cv/ocr/TextRecognition/TextRecognition.vue#L99)，即：
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const res = await ocr.recognize(img, { canvas: canvas.value });
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修改为：
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// 定义超参数，将unclip_ratio参数从1.5 增大为3.5
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const detConfig = {shape: 960, thresh: 0.3, box_thresh: 0.6, unclip_ratio:3.5};
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const res = await ocr.recognize(img, { canvas: canvas.value }, detConfig);
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注：不同的任务有不同的后处理参数，详细参数参考npm包中的API。
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<a name="5"></a>
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## 5. 其他
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`Paddle.js`转换后的模型不仅支持浏览器中使用，也可以在百度小程序和微信小程序环境下运行。
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|名称|目录|
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|OCR文本检测| [ocrdetecXcx](./mini_program/ocrdetectXcx/) |
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|OCR文本识别| [ocrXcx](./mini_program/ocrXcx/) |
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|目标检测| coming soon |
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|图像分割| coming soon |
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|物品分类| coming soon |
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