颜色分类leetcode-jaundice-detection:使用卷积神经网络检测新生儿黄疸

颜色分类leetcode Make-A-Thon 2017 新生儿黄疸检测 一种提醒家中母亲新生儿黄疸早期的方法，以便及早治疗以防止新生儿死亡/发病。 解决方案： 检测黄疸的最可靠和非侵入性的方法是检查一个人的肤色。 对新生婴儿采用相同的技术，识别婴儿面部的颜色将有助于检测黄疸。 CNN 对图像进行黄疸/非黄疸分类。 用于此的数据集是从谷歌收集的图像。 统一图像 - 将图像大小调整为 28x28 像素。 人脸检测 - 仅使用婴儿的脸来识别皮肤的颜色。 （使用 Haar-Cascade 和 OpenCV） 皮肤检测 - 仅检测面部皮肤而忽略眼睛、头发和其他不必要的特征。 获取颜色 - 仅从皮肤区域提取颜色。 （使用 ColorThief） 分类 - 比较不同深浅黄色的颜色值。 使用 Raspberry Pi 的相机单击婴儿脸部的图片。 图像将被处理，相应的 LED（黄疸/非黄疸）会发光。