基于YOLOv5的口罩识别系统项目

简介：
本项目基于YOLOv5框架开发了一套高效的口罩识别系统，旨在准确、快速地检测图像或视频中的人脸是否佩戴口罩。 该项目采用流行的YOLOv5算法来实现对戴口罩与未戴口罩的人脸识别需求。项目运行后会展示一个使用Qt技术编写的主界面窗口，并支持图片及视频的检测功能。对于图片检测，用户需上传图片文件，系统将自动判断其中人物是否佩戴了口罩；而针对视频监测，则包括实时监控和文件分析两种模式，在前者中可通过摄像头即时识别未戴口罩的人。 在机器学习领域内，确保训练模型具有高准确率的关键之一是提供充足的数据以供其反复学习、提取特征并进行优化。本项目所用数据集位于名为yolo_mask的文件夹下，该文件夹包含两个子目录：images和labels，分别用于存储图像与标签信息，并进一步细分为test（测试）、train（训练）及val（验证）三个部分及其对应的标注文件。 该项目共使用了2000张图片数据，根据6:2:2的比例分配至上述的各个集合中。随后利用图形注释工具LabelImg对这些图像进行标记处理，并生成一系列txt格式的目标检测标签文件。