안면 마스크 감지 시스템 구축 방법: 초보자를 위한 실용 가이드

소개:

안면 마스크 감지는 코로나19 팬데믹 기간 동안 공공 안전을 보장하는 데 필수적인 도구가 되었습니다. 이 게시물에서는 Python, OpenCV 및 사전 학습된 딥 러닝 모델을 사용하여 간단한 안면 마스크 감지 시스템을 구축하는 방법을 보여 드리겠습니다. 이 프로젝트는 여기에서 찾을 수 있는 제가 출판한 "얼굴 마스크 감지 애플리케이션 및 데이터 세트"를 기반으로 합니다.

1. 전제조건

시작하기 전에 다음이 설치되어 있는지 확인하세요.

• 파이썬 3.x
• 오픈CV
• TensorFlow 또는 PyTorch

또한 안면 마스크가 있거나 없는 이미지 데이터 세트가 필요합니다. 내 출판물의 데이터 세트를 사용하거나 직접 만들 수 있습니다.

2. 데이터 세트 로드

데이터세트를 로드하고 전처리하는 방법은 다음과 같습니다.

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. 모델 훈련

전이 학습에는 MobileNetV2와 같은 사전 훈련된 모델을 사용하세요. 데이터세트의 모델을 미세 조정하여 이미지를 "마스크" 또는 "마스크 없음"으로 분류합니다.

4. 실시간 탐지

모델을 OpenCV와 통합하여 웹캠을 사용하여 실시간 안면 마스크 감지를 수행합니다.

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()

결론:

안면 마스크 감지 시스템을 구축하는 것은 컴퓨터 비전과 딥 러닝을 배울 수 있는 좋은 방법입니다. 전체 코드를 보고 싶거나 구현에 도움이 필요하면 언제든지 연락하거나 내 GitHub를 확인하세요!

위 내용은 안면 마스크 감지 시스템 구축 방법: 초보자를 위한 실용 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!