So bauen Sie ein Gesichtsmasken-Erkennungssystem: Ein praktischer Leitfaden für Anfänger

Einführung:

Die Erkennung von Gesichtsmasken ist zu einem wesentlichen Instrument zur Gewährleistung der öffentlichen Sicherheit während der COVID-19-Pandemie geworden. In diesem Beitrag zeige ich Ihnen, wie Sie mit Python, OpenCV und einem vorab trainierten Deep-Learning-Modell ein einfaches System zur Erkennung von Gesichtsmasken erstellen. Dieses Projekt basiert auf meiner Veröffentlichung „Face Mask Detection Application and Dataset“, die Sie hier finden.

1. Voraussetzungen

Bevor wir beginnen, stellen Sie sicher, dass Folgendes installiert ist:

• Python 3.x
• OpenCV
• TensorFlow oder PyTorch

Sie benötigen außerdem einen Datensatz mit Bildern mit und ohne Gesichtsmasken. Sie können den Datensatz aus meiner Publikation verwenden oder Ihren eigenen erstellen.

2. Laden des Datensatzes

So laden Sie den Datensatz und verarbeiten ihn vor:

import cv2
import os

def load_images_from_folder(folder):
    images = []
    for filename in os.listdir(folder):
        img = cv2.imread(os.path.join(folder, filename))
        if img is not None:
            images.append(img)
    return images

mask_images = load_images_from_folder('data/mask')
no_mask_images = load_images_from_folder('data/no_mask')

3. Trainieren des Modells

Verwenden Sie ein vorab trainiertes Modell wie MobileNetV2 für das Transferlernen. Optimieren Sie das Modell Ihres Datensatzes, um Bilder als „Maske“ oder „keine Maske“ zu klassifizieren.

4. Echtzeiterkennung

Integrieren Sie das Modell mit OpenCV, um mithilfe Ihrer Webcam eine Gesichtsmaskenerkennung in Echtzeit durchzuführen:

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    # Add face detection and mask classification logic here
    cv2.imshow('Face Mask Detection', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Abschluss:

Der Aufbau eines Systems zur Erkennung von Gesichtsmasken ist eine großartige Möglichkeit, etwas über Computer Vision und Deep Learning zu lernen. Wenn Sie den vollständigen Code sehen möchten oder Hilfe bei der Implementierung benötigen, können Sie sich gerne an meinen GitHub wenden oder einen Blick darauf werfen!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo bauen Sie ein Gesichtsmasken-Erkennungssystem: Ein praktischer Leitfaden für Anfänger. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!