如何建構口罩檢測系統：初學者實用指南

介紹：

口罩檢測已成為 COVID-19 大流行期間確保公共安全的重要工具。在這篇文章中，我將向您展示如何使用 Python、OpenCV 和預先訓練的深度學習模型來建立一個簡單的口罩檢測系統。該項目基於我的出版物“口罩檢測應用程式和數據集”，您可以在這裡找到它。

1. 前提條件

在我們開始之前，請確保您已安裝以下軟體：

• Python 3.x
• OpenCV
• TensorFlow 或 PyTorch

您還需要帶有和不帶有面罩的圖像資料集。您可以使用我出版物中的資料集或建立您自己的資料集。

2. 載入資料集

以下是如何載入和預處理資料集：

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. 訓練模型

使用 MobileNetV2 等預訓練模型進行遷移學習。微調資料集上的模型，將影像分類為「蒙版」或「無蒙版」。

4. 即時檢測

將模型與 OpenCV 集成，使用網路攝影機執行即時口罩偵測：

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：

建構口罩偵測系統是學習電腦視覺和深度學習的好方法。如果您想查看完整的程式碼或需要實施方面的協助，請隨時聯絡或查看我的 GitHub！

以上是如何建構口罩檢測系統：初學者實用指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！