图像检测：有助于基于卷积神经网络的基于面部图像的检测

按照说明，先运行哪个文件 从Generate dataset.ipynb文件创建自己的数据集，或者从kaggle或任何地方获取任何图像数据集-由于它占用空间，我还没有上传任何图像的数据集文件夹。因此，使其在git中上传的时间尽可能短。 为了创建数据集，可以使用opencv，为此可以使用多个代码。 首先，运行splitteddataset，它有助于将图像数据集分为3个文件训练，测试和验证。 在此之后，在keras，CNN中训练模型并选择提供高精度的最佳模型。（注意：在复制此文件之前，最好对CNN，跨度，填充，过滤器，通道，池层有知识）另一个文件，并在此处使用opencv代码检测视频，并在此处提供训练有素的最佳模型。