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口罩识别技术及实现方法

释放双眼,带上耳机,听听看~!
本文章介绍了口罩识别技术的数据集准备、人脸检测和口罩检测方法,并提供了相关代码示例。通过本文可以了解如何实现基于计算机视觉和深度学习的口罩识别技术。

口罩识别是一项基于计算机视觉的技术,可以自动检测图片或视频中人们是否戴着口罩。在流行病期间,这项技术可以帮助公共场所、工作场所等地方进行口罩佩戴的监测,提高防护效果,降低疫情风险

1. 数据集准备

为了训练口罩识别模型,需要收集一个包括口罩和不戴口罩的人脸数据集。数据集应当具有代表性和多样性,能够覆盖不同种类、不同角度、不同光照条件下的人脸图像,以提高模型的鲁棒性和泛化能力。数据集的规模越大,模型的训练效果越好,但也需要考虑时间和存储资源的成本。常见的数据集来源包括互联网开放数据集、自己生成训练数据等等。

2. 人脸检测

在获得人脸数据集之后,接下来需要对数据进行初步的处理与预处理。首先,要对采集的人脸图像进行归一化处理,使其大小一致,以便进行后续的特征提取。之后,在图像中检测人脸,这一步通常使用Haar Cascade分类器等传统计算机视觉技术或者基于深度学习的技术实现,如MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks)人脸检测器。

以下是使用OpenCV Haar Cascade分类器实现人脸检测的代码:

import cv2

# load the pre-trained face detector model
face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# load the input image
image = cv2.imread('test.jpg')

# perform face detection
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_detector.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.05, minNeighbors=5)

# loop over the detected faces and draw rectangle around them
for (x, y, w, h) in faces:
  cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# display the output image with detected faces
cv2.imshow('output', image)
cv2.waitKey(0)

上述代码利用OpenCV提供的CascadeClassifier进行人脸检测。其中,scaleFactor和minNeighbors是可调参数,分别控制图像金字塔缩放因子和矩形邻居的最小数量。通过调试这两个参数,可以达到更好的人脸检测效果。

3. 口罩检测

接下来在检测到人脸的基础上,需要实现口罩检测功能。常见的方法是使用颜色空间阈值法和深度学习框架实现口罩检测。

  1. 首先,我们需要加载输入的图像,并将其转换为灰度图像。
import cv2
image = cv2.imread('input_image.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

  1. 接下来,我们可以使用Haar级联分类器来检测人脸。Haar级联分类器是一种基于Haar小波的对象检测方法,能够快速准确地检测出目标物体。
face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_detector.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

其中,’haarcascade_frontalface_default.xml’是一个已经训练好的面部检测模型,存在于OpenCV中,scaleFactor表示每次图像缩小的比例,minNeighbors表示每个候选检测窗口要保留的邻居数,minSize是窗口的最小尺寸。

  1. 然后,我们可以使用颜色空间阈值法来检测戴口罩的人。具体来说,我们可以使用cv2.inRange函数将输入图像转换为二进制图像,并将所有非口罩部分变为黑色。
for (x, y, w, h) in faces:
    face = image[y:y+h, x:x+w]
    hsv_face = cv2.cvtColor(face, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    lower_range = np.array([0, 50, 80], dtype=np.uint8)
    upper_range = np.array([10, 255, 255], dtype=np.uint8)
    mask = cv2.inRange(hsv_face, lower_range, upper_range)
    cv2.imshow('Mask', mask)

其中,我们首先从原图中提取人脸的ROI区域,然后将其转换为HSV颜色空间,设置阈值范围并使用cv2.inRange函数创建掩码,最后显示口罩部分的二进制图像。

  1. 接下来,我们需要计算掩码中所有像素的面积。如果面积超过了一个预定的阈值,我们就认为人脸上覆盖了一层口罩。否则,我们可以认为他没有戴口罩。
    out_mask = cv2.bitwise_and(face, face, mask=mask)
    ratio = cv2.countNonZero(mask) / (face.shape[0] * face.shape[1])
    if ratio > 0.3:
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(image, 'Mask', (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
    else:
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
        cv2.putText(image, 'No Mask', (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow('Detection Result', image)

其中,我们使用cv2.bitwise_and函数将面部ROI中不属于口罩区域的像素变成黑色,在计算掩码面积时排除这些像素。最后,我们将检测结果绘制在输出图像上。

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