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口罩识别:基于深度学习的桌面应用程序

Face Mask Recognition Deep Learning based Desktop App

使用 Python、TensorFlow 2、OpenCV、PyQT、Qt 学习并构建用于口罩检测的人脸识别桌面应用程序

你将学到什么

  • 使用深度学习进行面具检测的人脸识别
  • 使用 TensorFlow 从头开始​​开发用于口罩的卷积网络
  • 图像大数据预处理
  • 用于人脸检测的 OpenCV
  • 使用 PyQt 的计算机视觉桌面应用程序
  • PyQt 基本概念

要求

  • Python基础知识
  • 熟悉张量流和深度学习
  • 熟悉 Numpy 和 Pandas

描述

您将开发的项目:

项目先决条件:OpenCV

  1. 使用 OpenCV 进行图像处理

第-0节:设置项目

  1. 安装Python
  2. 安装依赖项

第-1节:数据预处理

  1. 收集图像
  2. 仅从图像中提取人脸
  3. 标记(目标输出)图像
  4. 数据预处理
    1. RGB均值减法图像

第 2 节:开发深度学习模型

  1. 使用自己的深度学习模型训练人脸识别。
    1. 卷积神经网络
  2. 模型评估

第 3 节:使用 CNN 模型进行预测

  1. 将所有内容放在一起

第 4 节:PyQT 基础知识

第-5节:基于PyQt的桌面应用程序

    1.

概述:

我将通过安装Python并在 Python 中安装用于开发端到端项目的必要库来开始本课程。然后我将教您本课程的先决条件之一,即OpenCV中的图像处理技术以及图像背后的数学概念。我们还将对图像进行必要的图像分析和所需的预处理步骤。然后我们将使用 OpenCV 和深度神经网络做一个关于人脸检测的迷你项目。**

有了图像基础知识的概念,我们将开始我们的项目第一阶段,人脸身份识别。我将从预处理图像开始这个阶段,我们将使用深度神经网络从图像中提取特征。然后根据人脸的特征,我们将训练不同的深度学习模型,例如卷积神经网络。我教你人脸识别模型的模型选择超参数调整

一旦我们的深度学习模型准备就绪,我们将进入第 3 节,并编写使用 CNN 模型执行预测的代码。

最后,我们将开发桌面应用程序并对实时视频流进行预测。

你在等什么?开始课程,使用机器学习、Python 开发您自己的计算机视觉 Flask 桌面应用程序项目,并亲手将其部署在云中。

本课程适合谁:

  • 任何想要开发人脸识别应用程序的人

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