
本文详细介绍了将codepen上的mediapipe facelandmarker项目成功部署到本地环境的步骤。通过整合html、css和javascript代码到一个单一文件,并修正外部资源引用路径,解决了本地运行时遇到的问题,确保项目功能完整运行,为开发者提供了在本地调试和优化codepen项目的实用指南。
在前端开发中,CodePen等在线代码编辑器为快速原型开发和分享提供了极大便利。然而,当需要将这些项目迁移到本地环境进行更深入的开发、调试或部署时,可能会遇到一些挑战,尤其是当项目依赖于特定的构建流程或外部资源时。本文将以一个MediaPipe FaceLandmarker项目为例,详细阐述如何将一个CodePen项目成功地在本地运行起来。
核心问题分析
将CodePen项目直接复制到本地文件系统通常无法正常工作,主要原因有以下几点:
- CSS预处理器依赖: CodePen支持Sass、Less等CSS预处理器。例如,@use "@material"; 这样的语法需要一个构建步骤来编译成标准CSS。直接复制到本地,浏览器无法识别。
- JavaScript模块导入机制: CodePen可能通过其内部机制或隐式地支持ES模块导入,但本地HTML文件直接使用 import ... from "..." 语法时,需要确保导入路径是可解析的,并且通常需要完整的CDN链接或本地文件路径。
- 资源路径问题: 许多CodePen项目依赖于外部CDN托管的库、字体、图片或机器学习模型文件。在本地运行时,这些路径必须是绝对的、可访问的URL。
- 文件结构与链接: CodePen通常将HTML、CSS和JS分为独立面板。本地运行时,需要将它们正确地整合到一个HTML文件中,并确保CSS和JS文件被正确链接或内联。
本地化部署步骤
要成功在本地运行CodePen项目,我们需要对代码进行以下调整:
1. 整合代码结构
最简单且直接的方式是将HTML、CSS和JavaScript代码整合到一个单一的 index.html 文件中。
- 将CSS代码放入
- 将JavaScript代码放入
2. 处理CSS预处理器与外部样式
原CodePen项目中的CSS可能包含 @use "@material"; 这样的Sass语法。在本地环境中,如果没有Sass编译器,浏览器将无法解析。解决方案是:
- 移除预处理器语法: 将 @use "@material"; 这样的行移除。
- 引入标准CSS库: 如果项目依赖Material Design组件库,需要通过CDN链接引入其编译后的CSS文件。例如,在 中添加:
3. 修正JavaScript模块导入
CodePen中的JavaScript模块导入可能依赖于其环境。在本地运行ES模块时,需要确保导入路径是有效的URL。
-
使用完整的CDN路径: 将 import vision from "@mediapipe/tasks-vision"; 这样的导入语句替换为完整的CDN URL。例如:
import vision from "https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-vision@0.10.0";
请注意,原始答案中的 [email protected] 是经过邮件混淆处理的,实际应替换为 tasks-vision@0.10.0。
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修正WASM文件路径: MediaPipe等库通常需要加载WebAssembly (WASM) 文件。FilesetResolver.forVisionTasks() 方法需要正确的WASM文件目录路径。确保其指向正确的CDN路径:
const filesetResolver = await FilesetResolver.forVisionTasks( "https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-vision@0.10.0/wasm" );
4. 确保所有外部资源可访问
检查HTML、CSS和JavaScript中所有对外部资源的引用,如图片 ( 的 src)、模型文件 (modelAssetPath) 等,确保它们都使用完整的、可公开访问的URL。
完整示例代码
以下是经过上述修正后,可在本地直接运行的MediaPipe FaceLandmarker项目代码:
Face Landmarker Face landmark detection using the MediaPipe FaceLandmarker task
Demo: Detecting Images
Click on an image below to see the key landmarks of the face.
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Demo: Webcam continuous face landmarks detection
Hold your face in front of your webcam to get real-time face landmarker detection.Click enable webcam below and grant access to the webcam if prompted.









