La programmazione strutturata è un metodo di programmazione che si è sviluppato negli anni ’60 per risolvere i problemi di complessità e di manutenibilità dei programmi scritti con metodi di programmazione precedenti. Si basa sull’utilizzo di alcuni concetti chiave, tra cui la modularità, la leggibilità e la manutenibilità del codice.
La modularità è uno dei principi fondamentali della programmazione strutturata. Consiste nel suddividere un programma in moduli indipendenti, chiamati procedure o funzioni, che possono essere riutilizzati in altre parti del programma. Ad esempio, se si vuole creare una funzione per calcolare la somma di due numeri, si può creare una funzione come questa:
Copy codedef somma(a, b):
return a + b
Questa funzione può essere richiamata da diverse parti del programma per calcolare la somma di due numeri. Ciò consente di creare un codice più leggibile e facile da comprendere, poiché ogni procedura o funzione ha una specifica responsabilità all’interno del programma.
La leggibilità del codice è un’altra caratteristica importante della programmazione strutturata. Il codice deve essere scritto in modo da essere facilmente comprensibile da chi lo legge, utilizzando nomi descrittivi per le variabili e le funzioni. Ad esempio, invece di utilizzare nomi del tipo “a” e “b”, si può utilizzare “numero1” e “numero2” come nome delle variabili.
Copy codenumero1 = 5
numero2 = 10
In questo modo, la significato delle variabili è chiaramente indicato dal nome e il codice diventa più facile da comprendere.
L’aggiornabilità del codice è un altro aspetto importante della programmazione strutturata. Il codice deve essere scritto in modo da essere facilmente modificabile e aggiornabile, utilizzando una struttura organizzata e moduli riutilizzabili. Ad esempio, in un programma per la gestione di un negozio online, si può creare una classe per rappresentare i prodotti, con metodi per visualizzare le informazioni sul prodotto, aggiungere un prodotto al carrello, e così via.
Da questo esempio, la classe Prodotto ha un costruttore che riceve nome e prezzo, e un metodo visualizza_info che stampa le informazioni del prodotto. In questo modo, tutte le funzionalità relative ai prodotti sono contenute in una singola classe e il codice è organizzato in modo chiaro e facilmente modificabile.
In sintesi, la programmazione strutturata è un metodo di programmazione che si concentra sulla creazione di codice modulare, leggibile e facilmente manutenibile per ridurre la complessità del codice e migliorare la sua manutenibilità nel tempo. Utilizza tecniche specifiche come funzioni, convenzioni di codifica e classi per organizzare il codice e rendere il codice più facile da comprendere e mantenere.
Creare un’applicazione di intelligenza artificiale per il riconoscimento facciale è un compito complesso che richiede competenze in ambito di elaborazione delle immagini e di apprendimento automatico. Tuttavia, seguendo alcuni passaggi fondamentali e utilizzando le giuste librerie, è possibile creare un’applicazione funzionante.
Il primo passo per creare un’applicazione di riconoscimento facciale è raccogliere un set di dati di immagini di volti, etichettate con i nomi delle persone ritratte. Questo set di dati verrà utilizzato per addestrare il modello di riconoscimento facciale. In generale, più grande è il set di dati, più preciso sarà il modello.
Una volta raccolti i dati, è necessario utilizzare una libreria di apprendimento automatico per costruire un modello di riconoscimento facciale. Una delle librerie più popolari per questo scopo è TensorFlow, che fornisce una vasta gamma di funzionalità per l’elaborazione delle immagini e l’addestramento dei modelli.
TENSOR FLOW: riconoscimento facciale
Per utilizzare TensorFlow per creare un modello di riconoscimento facciale, è necessario prima importare la libreria e quindi utilizzare una delle sue classi predefinite, ad esempio tf.keras.Sequential() per creare un modello sequenziale. Successivamente, è necessario aggiungere alcuni strati al modello, come ad esempio uno strato di convolutional neural network (CNN) per estrarre tratti distintivi dalle immagini.
Una volta creato il modello, è necessario utilizzare il set di dati raccolto per addestrarlo. Durante questo processo, il modello impara a riconoscere i tratti distintivi dei volti e a associare ogni volto ad un determinato nome. Per addestrare il modello è possibile utilizzare il metodo `fit() della classe Sequential di TensorFlow, passando come parametri il set di dati di addestramento e il numero di epoche.
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
Dopo l’addestramento, è importante testare l’accuratezza del modello utilizzando un set di dati di test. Questo può essere fatto utilizzando il metodo evaluate() della classe Sequential, che restituisce la perdita e l’accuratezza del modello.
Una volta che il modello è stato addestrato e testato con successo, è possibile integrarlo in un’applicazione per il riconoscimento facciale in tempo reale. Ad esempio, si può utilizzare una libreria come OpenCV per catturare un’immagine dalla webcam e quindi utilizzare il modello addestrato per riconoscere i volti delle persone nell’immagine.
import cv2
Capture video from the webcam
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(True):
# Capture frame-by-frame
ret, frame = cap.read()
# Run the model on the frame
face_detections = model.predict(frame)
# Draw boxes around the detected faces
for face in face_detections:
x, y, w, h = face
cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w, y+h), (0,0,255), 2)
# Display the resulting frame
cv2.imshow('Video', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
Nota: questo è solo un esempio di come creare un’applicazione di riconoscimento facciale, ci sono molte librerie, tecniche e metodi diversi per raggiungere l’obiettivo.
Infine, per distribuire l’applicazione, potrebbe essere necessario esportare il modello in un formato compatibile con l’ambiente di destinazione (ad esempio TensorFlow Lite per dispositivi mobili) e quindi utilizzare un framework di sviluppo per creare l’interfaccia utente.
In generale, la creazione di un’applicazione di riconoscimento facciale basata sull’intelligenza artificiale richiede una certa conoscenza tecnica e può essere un compito complesso. Tuttavia, utilizzando librerie come TensorFlow e OpenCV e seguendo i passi descritti in questo articolo, è possibile creare un’applicazione funzionante.
COME MIGLIORARE
Per migliorare l’accuratezza del modello di riconoscimento facciale, è possibile utilizzare tecniche avanzate come il data augmentation, per generare nuovi dati di addestramento a partire da quelli esistenti, oppure l’utilizzo di modelli pre-addestrati come VGGFace, Facenet, etc.
Inoltre, per migliorare l’esperienza utente e la sicurezza, è possibile integrare funzionalità come la crittografia dei dati, l’autenticazione degli utenti e la gestione dei permessi per limitare l’accesso a determinate funzionalità dell’applicazione solo agli utenti autorizzati.
In generale, la creazione di un’applicazione di riconoscimento facciale basata sull’intelligenza artificiale richiede una certa conoscenza tecnica e può essere un compito complesso, ma utilizzando librerie come TensorFlow e OpenCV e seguendo i passi descritti in questo articolo, è possibile creare un’applicazione funzionante e di successo.
