BobCam은 '밥(Bob)'을 먹는지를 모니터링하는 카메라(Cam)의 약자로, 컴퓨터 비전과 머신러닝을 활용하여 아이의 식사 행동을 모니터링하는 애플리케이션입니다. 부모의 수고를 덜어주면서 아이의 건강한 식습관 형성을 돕는 것이 목표입니다.

1. 실시간 얼굴 감지 및 입 움직임 추적
2. 식사 행동 분석 (먹고 있는지 아닌지 판단)
3. 시각적 피드백 제공 (한글 메시지 표시)

• 아이가 식사를 하고 있을 때 bobcam이 이를 감지하고 긍정적인 메시지를 표시합니다.

• 카메라에 얼굴이 감지되지 않을 때 bobcam이 알림을 표시합니다.

• 아이가 식사를 하지 않고 입을 다물고 있을 때 bobcam이 이를 감지하고 독려 메시지를 표시합니다.

• 아이가 식사를 하지 않고 입을 벌리고 있는 상황을 감지한 모습입니다.

• Python
• OpenCV
• dlib
• NumPy
• SciPy
• Pillow

1. 필요한 라이브러리 설치:

   pip install opencv-python dlib numpy scipy pillow
   

2. dlib의 얼굴 랜드마크 모델 다운로드:

   • shape_predictor_68_face_landmarks.dat 파일을 다운로드하고 프로젝트 디렉토리에 압축 해제

3. 한글 폰트 설정:

   • AppleSDGothicNeo.ttc 또는 원하는 한글 폰트 파일을 준비하고 경로를 코드에서 수정

1. bobcam 실행:

   python main.py
   

2. 웹캠을 통해 아이의 얼굴이 화면에 나오도록 조정합니다.

3. bobcam이 아이의 식사 행동을 자동으로 분석하고 피드백을 제공합니다.

4. 종료하려면 'q' 키를 누르세요.

• YOLO(You Only Look Once)를 이용한 객체 탐지 개선
  • 음식 객체 인식을 통한 더 정확한 식사 행동 감지
  • 다양한 식사 환경에서의 성능 향상
• Flask를 이용한 웹 애플리케이션 개발
• 사용자 인터페이스 개선
• 식사 데이터 저장 및 분석 기능 추가
• 다양한 연령대와 식사 환경에 대한 모델 확장

현재 개발 중인 기능과 개선 사항은 dev 폴더에서 확인할 수 있습니다. 이 폴더에는 다음과 같은 내용이 포함됩니다:

• YOLO 모델 통합 실험
• 웹 애플리케이션 프로토타입
• 성능 최적화 테스트

최신 개발 현황은 정기적으로 이 폴더에 업데이트됩니다. 개발에 참여하거나 진행 상황을 확인하고 싶은 분들은 dev 폴더를 참조해 주세요.

bobcam 프로젝트에 기여하고 싶으시다면, 풀 리퀘스트를 보내주세요. 모든 기여를 환영합니다!

1. 프로젝트를 포크합니다.
2. 새로운 기능 브랜치를 생성합니다 (git checkout -b feature/AmazingFeature).
3. 변경 사항을 커밋합니다 (git commit -m 'Add some AmazingFeature').
4. 브랜치에 푸시합니다 (git push origin feature/AmazingFeature).
5. 풀 리퀘스트를 오픈합니다.

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 있습니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.