用树莓派4B开发深度学习应用：口罩检测指南

人工智能

2024-02-06 10:59:40

如何使用树莓派4B构建深度学习应用程序：口罩检测

在这个技术驱动的时代，人工智能（AI）和机器学习（ML）在我们的日常生活中发挥着越来越重要的作用。从自动化任务到改善决策，AI和ML正彻底改变着各行各业。

本文将指导您使用树莓派4B构建一个深度学习应用程序，该应用程序能够检测图像中的人是否佩戴口罩。这对于在公共场所实施安全措施或开发无接触解决方案非常有用。

1. 准备树莓派4B

首先，您需要准备树莓派4B，如下所示：

确保您有树莓派4B、microSD卡和电源适配器。
在microSD卡上安装最新的Raspbian操作系统。
连接显示器、键盘和鼠标。

2. 安装OpenCV

OpenCV是一个用于计算机视觉和图像处理的流行库。我们需要安装它来构建我们的深度学习应用程序：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-opencv

3. 获取口罩检测模型

我们将在应用程序中使用预先训练的口罩检测模型。您可以从以下链接下载模型文件：

face_detector.prototxt: https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/face_detector/deploy.prototxt
face_detector.caffemodel: https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/face_detector/res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel

将这些文件下载到树莓派上的以下目录：

mkdir models
cd models
wget https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/face_detector/deploy.prototxt
wget https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/face_detector/res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel

4. 编写Python脚本

现在，让我们编写Python脚本来构建我们的口罩检测应用程序：

import cv2

# 加载模型
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('models/deploy.prototxt.txt', 'models/res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 预处理帧
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))

    # 设置输入
    net.setInput(blob)

    # 进行推理
    detections = net.forward()

    # 遍历检测结果
    for i in range(0, detections.shape[2]):
        # 获取置信度
        confidence = detections[0, 0, i, 2]

        # 过滤低置信度检测
        if confidence > 0.5:
            # 获取边界框坐标
            x1 = int(detections[0, 0, i, 3] * frame.shape[1])
            y1 = int(detections[0, 0, i, 4] * frame.shape[0])
            x2 = int(detections[0, 0, i, 5] * frame.shape[1])
            y2 = int(detections[0, 0, i, 6] * frame.shape[0])

            # 在帧上绘制边界框
            cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

    # 显示帧
    cv2.imshow('Mask Detection', frame)

    # 退出应用程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头
cap.release()

# 销毁所有窗口
cv2.destroyAllWindows()