OpenCV虚拟键盘和自助结账系统开发视频教程

欢迎学习使用 OpenCV 构建自助结账机和虚拟键盘课程。这是一门基于项目的综合课程，您将逐步学习如何使用 OpenCV、Keras、卷积神经网络、Media Pipe 和 Tkinter 构建全自动自助结账系统和交互式虚拟键盘。本课程是计算机视觉和目标检测的完美结合，使其成为练习编程技能同时提高零售自动化技术知识的理想机会。

Published 8/2024
Created by Christ Raharja
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English | Duration: 22 Lectures ( 3h 52m ) | Size: 1.7 GB

在介绍课程中，您将学习自助结账系统的基本原理，例如了解其用例、将使用的技术以及一些技术挑战。然后，在下一节中，您将了解自助结账机的工作原理。本节将涵盖数据收集、预处理、模型训练、对象检测、将产品与数据集匹配、显示产品名称和价格。之后，我们将创建训练数据，该数据由一个包含产品图像的文件夹和一个包含产品 ID、产品名称、价格和折扣等产品信息的 Excel 文件组成。

一旦一切都准备就绪，我们将开始第一个项目，首先，我们将使用 CNN 和 Keras 训练自助结账模型，之后我们将使用 Tkinter 构建简单的用户界面，我们还将在界面中嵌入 OpenCV 网络摄像头，一旦相机已激活，用户将能够扫描产品，系统将自动计算总价。 此外，我们还将创建一个简单的支付模拟，用户可以输入支付金额，系统会检查输入的支付金额是否大于总价，如果是，则显示变化，但如果输入的支付金额小于总价，系统会要求用户输入正确的金额。

同时，在第二个项目部分，我们将使用 OpenCV 和 Media Pipe 构建一个交互式虚拟键盘。该系统将能够识别手势并为用户提供非接触式打字体验。构建完这两个模型后，我们将进行测试，以确保这些模型能够充分发挥作用，并且所有逻辑都已正确实现。最后，在课程结束时，我们将把虚拟键盘集成到自助结账机中，用户可以通过手势直接在虚拟键盘上输入支付金额来扫描商品并完成支付，确保结账顺利高效经验。

首先，在进入课程之前，我们需要问自己一个问题：为什么我们要构建一个自动自助结账机和虚拟键盘？好吧，这是我的答案，零售业的长队和缓慢的结账流程会让顾客感到沮丧并影响商店效率。构建自动自助结账机和虚拟键盘可以通过简化交易和提高客户满意度来极大地增强零售体验。自助结账机加快了结账过程，减少了等待时间，并最大限度地减少了人力需求，从而提高了运营效率。同时，虚拟键盘提供非接触式输入方式，提高了高流量环境下的卫生性和便利性。此外，通过构建这些创新项目，您将获得可在各个行业转移的宝贵自动化技能。

以下是您可以从本课程中学到的知识：

• 了解自助结账机和零售自动化，例如了解其用例、技术限制以及将使用的技术

• 了解自助结账机的工作原理。本节将涵盖训练数据创建、预处理、模型训练、产品扫描、展示产品信息和支付

• 了解虚拟键盘以及该技术如何使用户无需实际触摸键盘即可使用手指移动进行输入

• 了解如何创建由产品图像和产品信息（例如产品 ID、产品名称、价格和折扣）组成的训练数据

• 了解如何使用 OpenCV 激活网络摄像头

• 了解如何创建从训练数据加载产品图像的函数

• 了解如何使用卷积神经网络和 Keras 训练自助结账模型

• 了解如何使用 OpenCV 和 Tkinter 构建自助结账机

• 了解如何创建检测对象和识别产品的功能

• 了解如何创建支付处理模拟函数

• 了解如何设计自定义虚拟键盘​​布局

• 了解如何将手部跟踪和检测系统集成到虚拟键盘

• 了解如何使用 OpenCV、Tkinter 和 MediaPipe 构建虚拟键盘

• 了解如何使用 Tkinter 设计简单的图形用户界面并创建按钮

• 了解如何对自助结账机和虚拟键盘进行性能测试

• 了解如何将虚拟键盘集成到自助结账机