本プログラムは、小売業における店頭での顧客分析用に開発を進めている、OSSのAIカメラプロトタイプであり、以下のGitHubリポジトリのファイルをベースに作成させていただいております。 https://github.com/spmallick/learnopencv/tree/master/AgeGender
また、本リポジトリは https://camp-fire.jp/projects/view/530144?list=channel_sparks こちらのクラウドファンディングにてご支援いただいた方向けに、案内させていただいております。
商用利用や二次配布等、ご遠慮くださいますようお願いします。
- プログラムファイルのダウンロード（わかる方は
git cloneで問題ありません） PythonのインストールPythonライブラリOpenCVのインストール
- リポジトリ内緑色のボタン
Codeの矢印をクリックし、表示されるDownload ZIPをクリック - ダウンロードされるZIPファイルを回答してください
- お好きな場所にフォルダーをダウンロードしてください。こだわりがなければデスクトップで問題ありません
- 作成したフォルダーの中に、ファイルがダウンロードされていることを確認してください
Customer_Analyzerフォルダー直下
camera.py
customer_analyzer.py
modelフォルダー内
age_deploy.prototxt
age_net.caffemodel
gender_deploy.prototxt
gender_net.caffemodel
opencv_face_detector_uint8.pb
opencv_face_detector.pbtxt
空のdataフォルダーは削除しないでください
利用環境に応じて、ご参照ください
- for windows：作成中
- for mac：作成中
- for Raspberry Pi：作成中
- for Jetson Nano：作成中
Pythonでの実行などOSによって異なる部分があるので、詳細はOS別仕様書に記載します。
- コマンドプロンプトやターミナルで
customer_analyzer.pyのファイルをPythonで実行してください - カメラで顔が認識されると、PC上に画像が表示されます
- 終了する際は、画像が表示されているウィンドウをクリックして
escキーを押してください - 不具合が起きた場合、コマンドプロンプトやターミナルをクリックして
control+Cで強制終了してください dataフォルダー内に結果がcsvファイルで出力されます
- 実際に店頭に設置するなど、カメラの映像を見る際には
camera.pyのファイルをPythonで実行してください - 認識したいお客さまの顔が映るように、カメラ位置を調整してください
- 終了する際は、画像が表示されているウィンドウをクリックして
escキーを押してください
PC備え付けのwebカメラやUSBカメラなど、複数のwebカメラがPCに接続されている場合、以下の手順で取得するwebカメラを選択することが可能です。
- 7行目
cap = cv2.VideoCapture(0)0を1や2など他の数字に変えると、取得する映像を変更できます - 番号に該当するカメラが存在しない場合、エラーが出るので元の数字に戻してください。
- 87行目
cap = cv2.VideoCapture(args.input if args.input else 0)0を1や2など他の数字に変えると、取得する映像を変更できます - 番号に該当するカメラが存在しない場合、エラーが出るので元の数字に戻してください。
- 6/12 version 1.0 release