【更新情報】
2021/10/19
M1 MacにMiniforgeをインストールし、Tensorflow + OpenCV + Pillowをインストールして、判定アプリを動作させる手順を紹介するレクチャーを追加しました。
2021/10/15
TensorFlow GPU環境で判定アプリを動作させる手順を解説するレクチャーを追加しました。
【コース概要】
このコースでは、TensorFlowとOpenCV(HAARカスケード判定器)を用いて、静止画・動画・ウェブカメラからの動画ストリームを分析し、人間の顔を検出し、マスクの着用の有無を判定・表示するアプリケーションを開発します。
ようやくコロナも収束し、仕事や学校生活などの日常が戻ってきた方も多いと思います。
しかし、これから冬を迎えるにあたり、マスク着用や手指消毒などの感染対策が引き続き欠かせません。
そこで、今回は
ライブカメラ映像を入力として与え
リアルタイムに動画像を解析し
人間の顔が写っている領域を検出し
マスク着用の有無を判定・ラベルを表示する
アプリを開発するコースを制作しました。
【コースの構成】
今回は、まずは手軽なGoogle Colabを用いて、
マスク着用・非着用データのダウンロード
モデルの定義とトレーニング
静止画をアップロードして判定するプログラム
HAARカスケード判定器で顔領域を検出
検出した領域をファイルに保存
ファイルをTensorFlowのモデルに投入してマスク着用有無を判定
を作成します。
そして次に
ローカル環境にTensorFlow, OpenCVをインストール
動画ファイルを指定して、マスク着用有無を判定
Webカメラを入力として与えて、マスク着用有無を判定
TensorFlow GPU版 (Windows 10)で高速実行にチャレンジ
M1 Macでカメラ映像の判定にチャレンジ
と進めていきます。