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戴口罩情况下三种人脸检测方法(OpenCV,Dlib,OpenPose)的效果评估测试

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简介:
本研究通过实验对比了在佩戴口罩情境下利用OpenCV、Dlib及OpenPose三种框架进行人脸识别的方法效果,并对其准确性与可靠性进行了评估。 最近尝试制作一个人脸检测系统来测量体温,并记录了操作过程: 1. 首先使用OpenCV-python进行人脸检测的测试。 2. 参考了一些资料后,先用固定图片进行了实验,效果不尽如人意。 代码如下: ```python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 # 假设c2是cv2的错误引用 import logging # 设置日志配置 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format=%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s) logger = logging.getLogger() ``` 需要注意的是,代码中存在一些问题需要修正。

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客服
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  • OpenCV,Dlib,OpenPose
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    本研究通过实验对比了在佩戴口罩情境下利用OpenCV、Dlib及OpenPose三种框架进行人脸识别的方法效果,并对其准确性与可靠性进行了评估。 最近尝试制作一个人脸检测系统来测量体温,并记录了操作过程: 1. 首先使用OpenCV-python进行人脸检测的测试。 2. 参考了一些资料后,先用固定图片进行了实验,效果不尽如人意。 代码如下: ```python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 # 假设c2是cv2的错误引用 import logging # 设置日志配置 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format=%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s) logger = logging.getLogger() ``` 需要注意的是,代码中存在一些问题需要修正。
  • 与不yolov5 best.pt模型
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    本研究对比了YOLOv5 best.pt模型在佩戴口罩和未佩戴口罩情况下的目标检测性能差异,分析其准确率、速度等指标变化。 可以辨别图片、视频或实时摄像中的人员是否佩戴口罩。
  • OpenCV
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    本项目利用OpenCV实现对视频或图片中的人脸及口罩佩戴情况进行实时检测和识别,旨在评估公众遵守防疫措施的情况。 使用OpenCV的traincascade训练了两个XML文件,一个用于识别戴口罩的人脸,另一个用于识别未戴口罩的人脸。 ```python import cv2 imagedir = d://h04.jpg a = 0 img = cv2.imread(imagedir) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图像灰化 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(d:/路径/haarcascade_frontalface_default.xml) ```
  • OpenCV
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    本项目运用OpenCV技术开发了一套实时监测系统,能够准确识别并判断人员是否正确佩戴口罩,旨在提升公共场所的安全防护水平。 使用OpenCV的traincascade训练了两个xml文件,一个用于识别戴口罩的人脸,另一个用于识别未戴口罩的人脸。 以下是代码片段: ```python import cv2 imagedir = d://h04.jpg a = 0 img = cv2.imread(imagedir) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图像灰化 #face_cascade = cv2.CascadeClassifier(d:/0205/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml) ```
  • YOLOv4实战
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    本项目基于YOLOv4框架开发的人脸口罩佩戴检测系统,旨在通过高效准确的技术手段识别人们是否正确佩戴口罩,适用于疫情防控等多种场景。 本课程演示环境为Ubuntu系统,并提供适用于Windows系统的YOLOv4版本的人脸口罩佩戴检测教程。 人脸口罩佩戴检测是当前急需的应用之一,而YOLOv4是最新的目标检测技术之一。本课程将使用YOLOv4实现实时的人脸口罩佩戴检测功能。提供的数据集包含超过一万张已标注的图像,并且经过训练后的模型能够在真实场景中对人脸是否佩戴口罩进行高精度实时检测。 在项目制作过程中,我们将详细介绍如何创建和处理这些数据集,包括利用labelImg工具进行标签标记以及使用Python代码修复和清理第三方数据集。课程使用的YOLOv4版本来自AlexyAB/darknet,并且所有演示都在Ubuntu系统上完成。 具体的学习内容涵盖安装YOLOv4、自动划分训练测试集、修改配置文件以适应特定任务需求、模型的训练与验证过程,以及如何评估检测效果(包括mAP计算和绘制PR曲线)等。此外还将进行先验框聚类分析,帮助理解不同目标尺寸对模型性能的影响。
  • Yolov5_FaceMask:使用YOLOv5训练与未-源码
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    Yolov5_FaceMask是一个基于YOLOv5的人脸是否佩戴口罩检测项目,提供详细的源代码和模型训练过程,适用于各类人脸识别应用场景。 yolov5_FaceMask:用于检测戴口罩或没戴口罩的人。该模型基于YOLOv5训练而成。
  • 利用Opencv-python进行
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    本项目采用OpenCV和Python技术实现自动检测人脸及佩戴口罩情况的功能,旨在提升公共安全与健康监测效率。 首先读取图片,并使用OpenCV的Haar鼻子特征分类器进行检测。如果检测到鼻子,则表明用户未佩戴口罩。如果没有检测到鼻子,则继续使用OpenCV的Haar眼睛特征分类器进行识别。若未能找到眼睛,流程结束;反之,将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间。 接下来是口罩区域的定位过程:以距离图像原点较近的横坐标作为口罩区域起始横坐标,更远的一侧则设为终止横坐标。纵坐标的起点定在远离原点的位置上,并且终点设定为其两倍眼睛高度之和,以此来划定整个口罩覆盖范围。
  • 关键点.zip
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    本项目提供了一套全面的人脸识别解决方案,包括人脸检测、精准的关键点定位以及是否佩戴口罩的判断功能。适用于多种场景的安全与隐私保护需求。 要运行RetinaFace进行同时的人脸检测、关键点定位及口罩检测,请遵循以下步骤: 1. 对于Linux用户,在rcnn/cython/setup.py文件的第121行添加注释(Windows用户可以跳过这一步)。 2. 进入cython目录并执行命令 `python setup.py build_ext --inplace` 以完成必要的设置。 3. 最后,运行测试脚本 `python test.py`。如果遇到缺少mxnet等库的情况,请使用pip自行安装所需依赖项。 请确保所有必需的软件包都已正确安装,并根据提示进行相应的操作调整。
  • Windows版YOLOv4实现实战
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    本项目介绍如何在Windows环境下使用YOLOv4模型进行人脸及口罩佩戴情况的实时检测。通过详细步骤指导用户搭建环境、训练模型并应用,以确保公众健康和安全。 本课程演示环境为:Windows10;CUDA10.2; cuDNN 7.6.5; Python 3.7; Visual Studio 2019; OpenCV3.4。对于需要使用Ubuntu系统学习YOLOv4的同学,可以参考相关资料。 当前,人脸口罩佩戴检测是一个非常实用的应用领域,并且 YOLOv4 是一种新推出的强大目标检测技术。本课程将利用 YOLOv4 来实现对人脸是否佩戴口罩进行实时的高精度检测。此外,我们还会提供一个包含超过一万个样本的人脸口罩数据集供学员使用。 在项目制作过程中,我们将详细讲解如何构建这样一个大规模的数据集——包括使用 labelImg 工具来进行标注以及通过 Python 代码来修复和清洗第三方提供的原始数据集。 课程中所使用的 YOLOv4 版本来自于 AlexyAB/darknet,在 Windows 系统上进行演示。具体项目实施步骤将涵盖:安装 YOLOv4,自动划分训练集与测试集,修改配置文件以适应特定需求,训练模型并评估其性能(包括 mAP 计算),以及先验框的聚类分析等环节。
  • 体佩实战
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    本项目专注于研究和开发高效的算法模型,用于准确识别并分析人类在公共场合佩戴口罩的情况,旨在提高公共卫生安全水平。 《人体口罩佩戴检测实战》 本教程主要探讨如何运用深度学习模型YOLOv3来实现对人体是否正确佩戴口罩的检测,在2020年全球爆发新型冠状病毒背景下,这一技术对于公共场所防疫工作具有重要意义。我们将详细介绍从数据集准备、模型训练到实际应用的全过程。 首先明确使用的开发环境。项目基于Python 3.7.4版本,并利用Tensorflow-GPU 1.14.0和Keras 2.2.4这两个深度学习库进行开发。本教程采用一个包含约1k张图片的数据集,这些数据是从互联网收集并整理的。 在准备训练所需的数据过程中,需要按照PASCAL VOC的标准格式组织数据集,包括ImageSets、Annotations以及JPEGImages三个子目录。其中,ImageSets用于存放数据列表文件;Annotations保存每一张图像对应的XML标签信息;JPEGImages则存储实际图片内容。为了生成这些必要的文件和结构,可以使用voc2yolo3.py脚本。 接下来是准备YOLOv3训练所需的数据集格式。在项目根目录下运行python voc_annotation.py命令来创建所需的标注文件。此步骤会输出包含图像信息及其口罩佩戴标签的文件,这是训练模型不可或缺的部分。 开始训练YOLOv3时,首先需要下载预训练权重,并通过convert.py脚本将darknet配置与权重转换为Keras可读取的h5格式。完成转换后运行train.py启动正式训练流程,在此期间可以根据实际情况调整如学习率和批次大小等参数以优化模型性能。 在训练结束后进行验证测试环节,对于单张图片检测任务,需要修改yolo.py中的模型路径指向已训练好的权重文件,并执行predict_img.py脚本。若要实现摄像头输入的实时口罩佩戴监控,则运行predict_video.py即可实现在电脑上对视频流中的人脸是否佩戴口罩情况进行识别。 通过此教程不仅掌握了YOLOv3在人体口罩检测的应用,还学习到了数据预处理、模型训练及测试的整体流程,这对于开展其他目标检测任务也具有重要的参考价值。