フェイスマスク検出システムの構築方法: 初心者向けの実践ガイド

導入：

フェイスマスクの検出は、新型コロナウイルス感染症のパンデミック下で公共の安全を確保する上で不可欠なツールとなっています。この投稿では、Python、OpenCV、および事前トレーニングされた深層学習モデルを使用して、シンプルなフェイスマスク検出システムを構築する方法を説明します。このプロジェクトは、私の出版物「フェイスマスク検出アプリケーションとデータセット」に基づいています。この文書はここにあります。

1. 前提条件

始める前に、以下がインストールされていることを確認してください:

• Python 3.x
• OpenCV
• TensorFlow または PyTorch

フェイスマスクありとマスクなしの画像のデータセットも必要です。私の出版物のデータセットを使用することも、独自のデータセットを作成することもできます。

2. データセットのロード

データセットをロードして前処理する方法は次のとおりです:

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. モデルのトレーニング

転移学習には MobileNetV2 などの事前トレーニング済みモデルを使用します。データセットのモデルを微調整して、画像を「マスク」または「マスクなし」に分類します。

4. リアルタイム検出

モデルを OpenCV と統合し、Web カメラを使用してリアルタイムのフェイスマスク検出を実行します。

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()

結論：

フェイスマスク検出システムを構築することは、コンピュータービジョンとディープラーニングについて学ぶのに最適な方法です。完全なコードを見たい場合、または実装に関するサポートが必要な場合は、お気軽にお問い合わせいただくか、私の GitHub をチェックしてください!

以上がフェイスマスク検出システムの構築方法: 初心者向けの実践ガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。