【AIアプリ開発コース・パート3】【TensorFlow 2 + OpenCV】マスク着用判定AIアプリ開発入門

【AIアプリ開発コース・パート3】【TensorFlow 2 + OpenCV】マスク着用判定AIアプリ開発入門 udemy course

TensorFlow 2とOpenCVを用いて、静止画・動画ファイル・ライブ映像のマスク着用状態の判定を行うプログラムを作成してみよう！

【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。