배경

지난번

무엇을 하는가?

이 후 여러가지 어려운 일이 나올 것이라고 생각하면서, 우선은 지난번 의 설정을 목표로 한다

어떻게 만들자

마찬가지로 지난번 확인한 내용을 바탕으로 좀 더 구체화
- 마이크로 컴퓨터 보드에 카메라, 음성 출력, 네트워크 기능 탑재
- Lobe에서 만든 모델의 실행 환경 구축

거친 처리는 이하의 이미지

카메라로 정기적으로 사진 찍기

사진에서 얼굴을 잘라내기(Azure Detection)

마스크를 하고 있는지 판정(Lobe)

마스크를 하고 있는 경우는 칭찬의 코멘트 발성

마스크를 하고 있지 않은 경우는 전회 판정시의 얼굴을 동일한지 판정(Azure 얼굴 검증)

같은 사람이라면 마스크를 착용하는 것이 좋습니다.

다른 사람이라면 마스크 착용을 적극 권장합니다

마지막으로 저장된 이미지를 삭제하고 이번에 촬영 한 이미지를 저장합니다

반복

우선 처리부분 개발

lobe에서 tensorflow lite로 출력

버튼을 누르면.
어려운 곳을 부드럽게 GUI로 감싸주고, 밖의 세계에도 오픈 마인드.
대단한 세계가 된 것이다,,

로컬로 세트 개발

샘플은 python3.6이 전제. venv 환경 만드는 전제로 튜토리얼도 출력되고 있으므로, 이 환경상에서 만들어 확인할 수 있으면 통째로 마이컴 보드에 가져간다. 가져 가면 여러 가지가 있다고 생각하지만,


windows에서 readme.md로 남아 있지 않은 것
- requeiremens.txt를 사용하여 설치가 불가능했기 때문에 개별적으로 설치
　(TF_lite의 런타임은 OS, Python의 버전을 확인해 실행할 필요가 있었다)
3.6 환경을 만드는 것을 옆으로 3.7에서 실행 (Win10은 3.8 TFLite 런타임 없음)

(tflite-venv) example> py -3.7 tflite_example.py "mask.png"
Predicted: {'predictions': [{'label': 'Mask', 'confidence': 0.9022133350372314}, {'label': 'UnMask', 'confidence': 0.09778668731451035}]} 

(tflite-venv) example> py -3.7 tflite_example.py "unmask.png"
Predicted: {'predictions': [{'label': 'UnMask', 'confidence': 0.9968219995498657}, {'label': 'Mask', 'confidence': 0.003178034909069538}]}

가동을 확인, 이것을 중심으로 주변의 처리를 구축해 간다
코드가 더럽거나 로그가 없거나 오류 제어가 없거나 모두 후회합니다.
정상계를 확인할 수 있으면 빨리 마이컴 보드에 넣어 노는 것을 우선.

전체 흐름을 제어하는 ​​부분

control.py

import extract_face
import takepic
import judge_mask
import speak_judge
import speak_out
import datetime

dt_now = datetime.datetime.now()
file_name = dt_now.strftime('%Y%m%d%M%S%f')

#1　写真を撮る
ret = takepic.take_pic()
#2　顔画像を切り出し
ret = extract_face.fetch_face_and_info()
#3　マスク判定（lobeで作成したものを呼び出せるようにする）
ret, ret_info = judge_mask.judge_mask_ctrl()
process_control = False
judge_m = ''
if ret is False:
    process_control = False
else:
    judge_m = ret_info['predictions'][0]['label']
    process_control = True
#4　Mask,UnMaskと前回の顔との類似度を見て判定
ret = speak_judge.speak_judge(process_control, judge_m)
#4 判定内容に合わせてファイルを再生
speak_out.speak_out_message(ret)

열심히 각각 만들어 가자

참고

lobe
azure Detection 일반
azure Detection 빠른 시작
tensorflow lite 일반
tensorflow lite 런타임