使用@tensorflow/tfjs-node运行人脸关键点检测时报不支持图像类型错误

• 未移除Base64的Data URI前缀：你传入的base64串带有data:image/jpeg;base64,头标识，直接转换为Buffer时，前缀会被编码进二进制数据中，导致tf.node.decodeImage无法识别到合法的图片文件头。
• tfjs依赖冲突：你同时安装了@tensorflow/tfjs-node和@tensorflow/tfjs-node-gpu，两者底层绑定的二进制运算库不同，会引发加载异常，即使你仅导入了tfjs-node，也可能出现图片格式识别错误的问题。

1. 先处理Base64串，移除前缀后再转Buffer，同时指定解码通道适配模型输入要求：

try {
  const model = await faceLandmarksDetection.load(
    faceLandmarksDetection.SupportedPackages.mediapipeFacemesh
  );
  // 移除data URI前缀
  const pureBase64 = dataObj.data_url.replace(/^data:image\/\w+;base64,/, '');
  const imgBuffer = Buffer.from(pureBase64, 'base64');
  // 强制指定3通道解码，适配facemesh模型的RGB输入要求
  const tensor = tf.node.decodeImage(imgBuffer, 3);
  console.log("Tensor ", tensor);
  const preds = await model.estimateFaces({
    input: tensor,
  });
  console.log(preds);
  // 用完及时释放张量显存
  tensor.dispose();
} catch (err) {
  console.log(err);
}

2. 清理冲突依赖，仅保留对应版本的tfjs-node：
   先执行卸载命令：npm uninstall @tensorflow/tfjs-node @tensorflow/tfjs-node-gpu
   • 若使用CPU运行：执行安装命令 npm i @tensorflow/tfjs-node
   • 若使用N卡GPU加速：执行安装命令 npm i @tensorflow/tfjs-node-gpu

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hyprstack