Pengesanan topeng muka telah menjadi alat penting dalam memastikan keselamatan awam semasa pandemik COVID-19. Dalam siaran ini, saya akan menunjukkan kepada anda cara membina sistem pengesanan topeng muka mudah menggunakan Python, OpenCV dan model pembelajaran mendalam yang telah terlatih. Projek ini berdasarkan penerbitan saya, "Aplikasi Pengesanan Topeng Muka dan Set Data," yang boleh anda temui di sini.
Sebelum kami memulakan, pastikan anda telah memasang yang berikut:
Anda juga memerlukan set data imej dengan dan tanpa topeng muka. Anda boleh menggunakan set data daripada penerbitan saya atau buat sendiri.
Berikut ialah cara memuatkan dan praproses set data:
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')
Gunakan model pra-latihan seperti MobileNetV2 untuk pembelajaran pemindahan. Perhalusi model pada set data anda untuk mengklasifikasikan imej sebagai “topeng” atau “tiada topeng”.
Sepadukan model dengan OpenCV untuk melaksanakan pengesanan topeng muka masa nyata menggunakan kamera web anda:
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()
Membina sistem pengesanan topeng muka ialah cara terbaik untuk mempelajari tentang penglihatan komputer dan pembelajaran mendalam. Jika anda ingin melihat kod penuh atau memerlukan bantuan dengan pelaksanaan, sila hubungi atau lihat GitHub saya!
Atas ialah kandungan terperinci Cara Membina Sistem Pengesanan Topeng Muka: Panduan Praktikal untuk Pemula. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!