Comment créer un système de détection de masques faciaux : un guide pratique pour les débutants

Introduction:

La détection des masques faciaux est devenue un outil essentiel pour assurer la sécurité publique pendant la pandémie de COVID-19. Dans cet article, je vais vous montrer comment créer un système simple de détection de masques faciaux à l'aide de Python, OpenCV et d'un modèle d'apprentissage en profondeur pré-entraîné. Ce projet est basé sur ma publication, "Face Mask Detection Application and Dataset", que vous pouvez trouver ici.

1. Conditions préalables

Avant de commencer, assurez-vous que les éléments suivants sont installés :

• Python 3.x
• OpenCV
• TensorFlow ou PyTorch

Vous aurez également besoin d’un ensemble de données d’images avec et sans masques. Vous pouvez utiliser l'ensemble de données de ma publication ou créer le vôtre.

2. Chargement de l'ensemble de données

Voici comment charger et prétraiter l'ensemble de données :

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. Formation du modèle

Utilisez un modèle pré-entraîné comme MobileNetV2 pour l'apprentissage par transfert. Affinez le modèle sur votre ensemble de données pour classer les images comme « masque » ou « sans masque ».

4. Détection en temps réel

Intégrez le modèle à OpenCV pour effectuer une détection de masque facial en temps réel à l'aide de votre webcam :

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()

Conclusion:

Construire un système de détection de masques faciaux est un excellent moyen d'en apprendre davantage sur la vision par ordinateur et l'apprentissage profond. Si vous souhaitez voir le code complet ou avez besoin d'aide pour la mise en œuvre, n'hésitez pas à nous contacter ou à consulter mon GitHub !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!