import sys
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtCore import *
import numpy as np #pip install numpy
import tensorflow as tf
from PIL import Image, ImageOps
# pip install --upgrade pip
# pip install tensorflow
# python이 32bit으로 깔려있다면, 오류가 남 -> window에서 지워주시고 다시 64비트로 설치해주세요.
# ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: none)
# ERROR: No matching distribution found for tensorflow
class 마스크경고음(QMainWindow):
def __init__(self):
super().__init__()
self.UI초기화()
def UI초기화(self):
self.대표이미지 = QLabel(self)
#이미지 원본 크기 : 175, 220
self.대표이미지.setPixmap(QPixmap('img/weniv-licat.png').scaled(35, 44))
self.대표이미지.move(20, 65)
self.대표이미지.resize(35, 44)
self.가게이름 = QLabel('라이캣의 무인가게 마스크 경고음', self)
self.가게이름.setFont(QFont("Decorative", 15))
self.가게이름.adjustSize()
self.가게이름.move(80, 70)
self.이미지 = QLabel(self)
self.이미지.move(200, 180)
self.가이드 = QLabel('상단바 File을 눌러 모델 추가 후 이미지를 삽입하여 인식합니다.', self)
self.가이드.move(40, 500)
self.가이드.adjustSize()
self.마스크경고 = QLabel('마스크를 써주세요!!', self)
self.마스크경고.move(200, 550)
self.마스크경고.adjustSize()
self.마스크경고.setHidden(True)
self.이미지업로드 = QPushButton("파일 업로드", self)
self.이미지업로드.move(170, 430)
self.이미지업로드.resize(240, 40)
self.이미지업로드.setEnabled(False)
self.이미지업로드.clicked.connect(self.loadImage)
self.인식모델 = None
메뉴바 = self.menuBar()
메뉴바.setNativeMenuBar(False)
파일메뉴 = 메뉴바.addMenu('File')
모델불러오기메뉴 = QAction('모델 불러오기', self)
모델불러오기메뉴.setShortcut('Ctrl+L')
모델불러오기메뉴.triggered.connect(self.loadModel)
파일메뉴.addAction(모델불러오기메뉴)
self.setWindowTitle('(주)캣네생선 무인상점 마스크 경고음 프로그램')
self.setGeometry(300, 300, 600, 600)
self.show()
def loadModel(self):
try:
모델파일, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, '모델 추가', '')
if 모델파일:
self.인식모델 = tf.keras.models.load_model(모델파일, compile=False)
self.가이드.setText('모델 추가 완료!')
self.이미지업로드.setEnabled(True)
except:
self.가이드.setText("모델 파일이 아닙니다.")
def loadImage(self):
## 추가
np.set_printoptions(suppress=True)
data = np.ndarray(shape=(1, 224, 224, 3), dtype=np.float32)
이미지이름 = QFileDialog.getOpenFileName(self, 'Open file', './')
이미지파일 = QPixmap(이미지이름[0])\
.scaled(200, 200, aspectRatioMode=Qt.KeepAspectRatio)
self.이미지.setPixmap(이미지파일)
self.이미지.adjustSize()
if 이미지파일:
#추가
print(이미지이름)
image = Image.open(이미지이름[0])
size = (224, 224)
image = ImageOps.fit(image, size, Image.ANTIALIAS)
image_array = np.asarray(image)
# Normalize the image
normalized_image_array = (image_array.astype(np.float32) / 127.0) - 1
# Load the image into the array
data[0] = normalized_image_array
# run the inference
prediction = self.인식모델.predict(data)
print(prediction)
l = list(prediction[0])
print(l)
if l.index(max(l)) == 0:
print('노마스크')
self.마스크경고.setHidden(False)
elif l.index(max(l)) == 1:
print('마스크')
self.마스크경고.setHidden(False)
self.마스크경고.setText('마스크를 써주셔서 감사합니다.')
프로그램무한반복 = QApplication(sys.argv)
실행인스턴스 = 마스크경고음()
프로그램무한반복.exec_()
import tensorflow.keras
from PIL import Image, ImageOps
import numpy as np
# Disable scientific notation for clarity
np.set_printoptions(suppress=True)
# Load the model
model = tensorflow.keras.models.load_model('keras_model.h5')
# Create the array of the right shape to feed into the keras model
# The 'length' or number of images you can put into the array is
# determined by the first position in the shape tuple, in this case 1.
data = np.ndarray(shape=(1, 224, 224, 3), dtype=np.float32)
# Replace this with the path to your image
image = Image.open('test_photo.jpg')
#resize the image to a 224x224 with the same strategy as in TM2:
#resizing the image to be at least 224x224 and then cropping from the center
size = (224, 224)
image = ImageOps.fit(image, size, Image.ANTIALIAS)
#turn the image into a numpy array
image_array = np.asarray(image)
# display the resized image
image.show()
# Normalize the image
normalized_image_array = (image_array.astype(np.float32) / 127.0) - 1
# Load the image into the array
data[0] = normalized_image_array
# run the inference
prediction = model.predict(data)
print(prediction)
def loadModel(self):
try:
모델파일, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, '모델 추가', '')
if 모델파일:
self.인식모델 = tf.keras.models.load_model(모델파일, compile=False)
self.가이드.setText('모델 추가 완료!')
self.이미지업로드.setEnabled(True)
except:
self.가이드.setText("모델 파일이 아닙니다.")
def loadImage(self):
## 추가
np.set_printoptions(suppress=True)
data = np.ndarray(shape=(1, 224, 224, 3), dtype=np.float32)
이미지이름 = QFileDialog.getOpenFileName(self, 'Open file', './')
이미지파일 = QPixmap(이미지이름[0])\
.scaled(200, 200, aspectRatioMode=Qt.KeepAspectRatio)
self.이미지.setPixmap(이미지파일)
self.이미지.adjustSize()
if 이미지파일:
#추가
print(이미지이름)
image = Image.open(이미지이름[0])
size = (224, 224)
image = ImageOps.fit(image, size, Image.ANTIALIAS)
image_array = np.asarray(image)
# Normalize the image
normalized_image_array = (image_array.astype(np.float32) / 127.0) - 1
# Load the image into the array
data[0] = normalized_image_array
# run the inference
prediction = self.인식모델.predict(data)
print(prediction)
l = list(prediction[0])
print(l)
if l.index(max(l)) == 0:
print('노마스크')
self.마스크경고.setHidden(False)
elif l.index(max(l)) == 0:
print('마스크')
self.마스크경고.setHidden(False)
self.마스크경고.setText('마스크를 써주셔서 감사합니다.')
