在 React Native（尤其是 Expo）中，无法直接使用浏览器端的 Image 构造函数或 tf.browser.fromPixels() 等 Web API；应改用 react-native 原生 Image 组件配合 uri 协议加载 Base64 图像，并通过 expo-image-manipulator 或 @tensorflow/tfjs-react-native 等专用库完成图像张量转换。
在 react native（尤其是 expo）中，无法直接使用浏览器端的 `image` 构造函数或 `tf.browser.frompixels()` 等 web api；应改用 `react-native` 原生 `image` 组件配合 `uri` 协议加载 base64 图像，并通过 `expo-image-manipulator` 或 `@tensorflow/tfjs-react-native` 等专用库完成图像张量转换。
React Native 是一个跨平台原生应用框架，其运行环境并非浏览器——它基于 JavaScriptCore（iOS）或 Hermes（Android），不提供 window、document、HTMLImageElement、Canvas 等 DOM/BOM 对象。因此，像 new Image()、tf.browser.fromPixels()、node-canvas.Image 这类强依赖 Web 平台的 API 在 React Native 中天然不可用，强行调用会直接抛出 ReferenceError: Can't find variable: Image 或 TypeError: undefined is not a constructor。
✅ 正确做法：使用 React Native 原生图像加载机制
React Native 提供了内置的
data:
例如：
import { Image } from 'react-native';
const photoBase64 = 'data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/4gIoSUNDX1BST0ZJTEUAAQEAAAIYAAAAAAIQAABtbnRyUkdCIFhZWiAAAAAAAAAAAAAAAABhY3NwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQAA9tYAAQAAAADTLQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAlkZXNjAAAA8AAAAHRyWFlaAAABZAAAABRnWFlaAAABeAAAABRiWFlaAAABjAAAABRyVFJDAAABoAAAAChnVFJDAAABoAAAAChiVFJDAAABoAAAACh3dHB0AAAByAAAABRjcHJ0AAAB3AAAADxtbHVjAAAAAAAAAAEAAAAMZW5VUwAAAFgAAAAcAHMAUgBHAEIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA';
<Image
source={{ uri: photoBase64 }}
style={{ width: 200, height: 200, resizeMode: 'contain' }}
/>⚠️ 注意事项：
- Base64 字符串必须包含完整 MIME 类型前缀（如 data:image/jpeg;base64,），否则 iOS 可能渲染失败；
- Android 对 Base64 长度较敏感，超长图像建议先压缩或转为本地文件路径（见下文进阶方案）；
- className 是 React Native 不支持的属性（属 React Native Web 或 Tailwind CSS for RN 扩展），请统一使用 style。
? 如需 TensorFlow.js 图像推理？请使用 @tensorflow/tfjs-react-native
若你的目标是将相机捕获的图片（如 takePictureAsync() 返回的 Base64）送入 TensorFlow.js 模型进行推理，请切勿尝试模拟浏览器环境。应使用官方适配 React Native 的库：
-
安装依赖：
npx expo install @tensorflow/tfjs @tensorflow/tfjs-react-native # 或使用 yarn yarn add @tensorflow/tfjs @tensorflow/tfjs-react-native
-
初始化并加载模型（需在 useEffect 或组件挂载后执行）：
import { tf, bundleResourceIO } from '@tensorflow/tfjs-react-native'; import * as tfn from '@tensorflow/tfjs';
// 初始化 TF.js 后端（必须！） await tf.ready();
3. 将 `ExpoCamera` 拍摄结果转为 Tensor（支持 Base64 或本地文件 URI）：
```tsx
const { uri } = await cameraRef.takePictureAsync({
base64: true,
quality: 0.8
});
// ✅ 正确方式：使用 tf.image.decodeJpeg（支持 Base64 或 file:// URI）
const response = await fetch(uri); // 若为 file:// 路径，需用 tf.io.fileSystem()
const arrayBuffer = await response.arrayBuffer();
const uint8Array = new Uint8Array(arrayBuffer);
const decoded = tfn.node.decodeJpeg(uint8Array); // 注意：此为 Node.js 方式，实际应使用 tf.image.decodeJpeg + tfn.image.resizeBilinear
// 更推荐：直接使用 tf.image.decodeJpeg 配合本地路径（Expo 推荐流程）
const tensor = await tf.image.decodeJpeg(await fetch(uri).then(r => r.arrayBuffer()));
const resized = tf.image.resizeBilinear(tensor.expandDims(0), [224, 224]);
const normalized = resized.div(255.0);? 提示：@tensorflow/tfjs-react-native 提供了 tf.image.decodeJpeg、tf.image.decodePng 及 GPU 加速支持，是 React Native 中图像预处理的唯一推荐路径；tf.browser.fromPixels() 在此环境完全不可用且无替代 shim。
? 总结
| 场景 | 是否可行 | 替代方案 |
|---|---|---|
| new Image() / HTMLImageElement | ❌ 不可用（无 DOM） | 使用 |
| tf.browser.fromPixels() | ❌ 不可用（非浏览器后端） | 使用 tf.image.decodeJpeg() + @tensorflow/tfjs-react-native |
| node-canvas.Image | ❌ 不兼容（Node.js 模块，非 RN 运行时） | 改用 expo-image-manipulator 处理缩略图/裁剪 |
始终牢记：React Native ≠ React Web。所有 Web 特有 API 都需替换为平台原生或社区验证的 RN 专用方案。从设计之初就选择 expo-camera → file:// URI → tf.image.decodeJpeg 这一链路，可避免绝大多数兼容性陷阱。
