人工智能之口罩检测算法.pdf下载

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⼈⼯智能之⼝罩检测算法 由于疫情的影响，⼝罩检测已经成为各个程序员竞相开发的⼀种算法。 百度的⼈脸检测SDK使⽤的还不错，他们还把⼝罩检测也给开源了 我这⾥使⽤基于OPENCV的检测 ⼀般的思路可能就是⼿机带有⼝罩和没有戴⼝罩的数据集进⾏训练，但是我暂时没有找到这些数据集，我就采⽤使⽤opencv原来带有的训 练集先检测出⼈脸，然后再对⼈脸检测⿐⼦和嘴巴。但是由于opencv的检测⿐⼦和嘴巴的算法准确性不⾼，需要经过附加条件检测是不是 真正的嘴巴和⿐⼦，如果在⼈脸中检测出了嘴巴和⿐⼦的话，那么没有戴⼝罩puttext no mask，否则就进⾏⼈脸识别 那么要进⾏⼈脸识别的话，需要采集本⼈的数据，然后在获取ORL的数据集⼀同训练。我这⾥获取了ORL提供的40个样本，每个样本⾥⾯ 有10个bmp格式的图像。 现在我们开始获取数据集，思路很简单，就是打开摄像头，对每⼀帧图像进⾏处理。对这每⼀帧图像识别出⼈脸，如果⼈脸的size为1，那 么表⽰这就是你的⼈脸，然后把处理后的⼈脸保存起来。 为了拍摄多⾓度图像，需要每处理⼀次都需要等待，设置⼀个计数器，当经过⼗次的拍摄后，就退出程序 int makepicture() { CascadeClassifier cascada; cascada.load("E:/OPENCV/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml"); VideoCapture cap(0); Mat frame, myFace; int pic_num = 1; while (1) { cap >> frame; vector faces;//vector容器存检测到的faces Mat frame_gray; cvtColor(frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY);//转灰度化，减少运算 cascada.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 4, CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH, Size(70, 70), Size(1000, 1000)); for (int i = 0; i < faces.size(); i++) { rectangle(frame, faces[i], Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0); } //当只有⼀个⼈脸时，开始拍照 if (faces.size() == 1) { Mat faceROI = frame_gray(faces[0]);//在灰度图中将圈出的脸所在区域裁剪出 //cout << faces[0].x << endl;//测试下face[0].x resize(faceROI, myFace, Size(92, 112));//将兴趣域size为92*112 putText(frame, to_string(pic_num), faces[0].tl(), 3, 1.2, (0, 0, 225), 2, 0);//在 faces[0].tl()的左上⾓上⾯写序号 string filename = "样本/s41/"+to_string(pic_num)+".bmp"; //存放在当前项⽬⽂件夹以1-10.jpg 命名，format就是转为字符串 imwrite(filename, myFace);//存在当前⽬录下 imshow(filename, myFace);//显⽰下size后的脸 waitKey(500);//等待500us destroyWindow(filename);//:销毁指定的窗⼝ pic_num++;//序号加1 if (pic_num == 11) { return 0;//当序号为11时退出循环 } } int c = waitKey(10); if ((char)c == 27) { break; } //10us内输⼊esc则退出循环 imshow("frame", frame);//显⽰视频流 waitKey(100);//等待100us } return 0; } 然后需要对⾃⼰的样本进⾏处理 void initdata() { /* 对于训练样本： Ptr model = createLBPHFaceRecognizer(); model->train(img, labels);train函数的两个参数也很简单，训练的图像组vector和对应的标签组vector，这个label标签只需保证同⼀个⼈的标签相同 即可，不需要保证图像的按标签顺序输⼊。 */ vect , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_43934844/87504833?utm_source=bbsseo