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利用OpenCV-CNN在网路摄像头中实现人脸检测及口罩识别：项目基于网络摄像头的实时视频流，自动辨识佩戴与未佩戴口罩的人脸。

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简介：
本项目运用OpenCV结合CNN技术，通过网络摄像头实现实时人脸检测及口罩佩戴情况识别，保障公共安全。 该项目通过使用网络摄像头的实时视频流来检测带或不带口罩的人脸。项目主要基于OpenCV和卷积神经网络实现面部面具识别功能。

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  • 利用OpenCV-CNN在网路摄像头中实现人脸检测及口罩识别：项目基于网络摄像头的实时视频流，自动辨识佩戴与未佩戴口罩的人脸。
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    本项目运用OpenCV结合CNN技术，通过网络摄像头实现实时人脸检测及口罩佩戴情况识别，保障公共安全。 该项目通过使用网络摄像头的实时视频流来检测带或不带口罩的人脸。项目主要基于OpenCV和卷积神经网络实现面部面具识别功能。
     
  • YOLOv4人脸口罩佩戴检测实战
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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。
     
  • 基于人脸识别的口罩佩戴检测系统.rar
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    本项目开发了一套基于人脸识别技术的口罩佩戴自动检测系统，能够有效识别个体是否正确佩戴口罩，并适用于公共场所进行防疫监控。 直接运行main.py文件即可开始程序。面对新型冠状病毒的全球流行趋势，我们认识到传染病防治在未来很长一段时间内仍然是疾病预防控制工作的重点任务之一。因此，在日常生活中佩戴口罩成为了保护自己与他人安全的重要措施。本次课程设计旨在通过人脸识别技术来实现人脸戴口罩的功能检测。 具体目标包括： 1. 在给定图片上完成对人脸加戴口罩的测试。 2. 根据所构建的模型提供相应的建议。 3. 展示仿真过程及结果。
     
  • 利用Python实现的自动人脸口罩佩戴系统
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    本项目旨在开发一个基于Python的人脸口罩检测与提醒系统。该系统能够自动识别并判断人们是否正确佩戴了口罩，并提供相应的反馈信息。通过使用深度学习技术，可以有效提高公共场合卫生安全水平。 1. 项目背景 自2019年新型冠状病毒感染的肺炎疫情爆发以来，口罩、酒精及消毒液变得非常紧俏。面对抢购不到口罩的情况，本段落将介绍如何使用Python实现一个自动戴口罩系统来帮助自己应对这一问题。该系统的原理是利用Dlib模块的人脸68个关键点检测库识别出人脸五官数据，并通过这些数据确定嘴唇位置（48到67号关键点），进而根据嘴部尺寸和方向调整口罩的大小及角度，使口罩能够准确地放置在图像中。 2. 页面设计 页面的设计基于tkinter模块实现图形用户界面。
     
  • 口罩佩戴检测软件（实时识别）
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    本软件是一款专为公共安全设计的口罩佩戴检测工具，采用先进的人脸识别技术，能够实现实时、准确地判断用户是否正确佩戴口罩。 开源Halcon联合C#的口罩佩戴识别软件在某些情况下识别度不够，请自行调整“口罩佩戴识别软件\HalconTestCS\bin\x64\Debug目录下的classifier_minist.hdl文件”。关于详细使用方法，可以参考相关文档或主页上的文章。如果运行出现问题，请确保环境配置正确。
     
  • Windows版YOLOv4实现人脸口罩佩戴检测实战
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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。
     
  • 人脸佩戴口罩的人工智能识别数据集
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    本数据集专为训练和评估人脸识别算法在佩戴口罩情况下的性能而设计，包含大量标注图像，旨在促进疫情期间及以后的相关技术研究。 基于口罩人脸数据设计相应的算法来检测和识别被口罩遮挡的人脸。该技术可以应用于社区封闭管理下的人员进出管控、车站与机场的人脸识别闸机系统以及带有人脸识别功能的门禁考勤设备，以适应佩戴口罩的情况。
     
  • Python 人脸五官关键点检测与自动为头像戴口罩识别
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    本项目利用Python实现人脸五官关键点精准定位，并能智能分析面部特征，自动为头像佩戴口罩，结合了机器学习和图像处理技术。 输入一张人脸头像图片后，可以自动识别其五官关键点，并将口罩添加到图像上。首先需要找到一张N95口罩的图片并去除背景。可以通过Photoshop中的魔棒工具进行抠图，或者使用在线网站完成这一操作。 为了检测人脸的关键点，我们可以引入dlib库，它自带有人脸特征提取器。在百度下载文件shape_predictor_68_face_landmarks.dat后，可以设置路径如下： PREDICTOR_PATH = shape_predictor_68_face_landmarks.dat 接着初始化人脸检测器和面部标志预测器： detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)
     
  • 人体佩戴口罩检测实战
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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。
     
  • 利用Python开发的人脸自动佩戴口罩系统
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    本项目采用Python语言构建，旨在开发一套能够自动为视频或图像中的人脸佩戴口罩的系统，结合机器学习与计算机视觉技术，增强公共卫生安全意识。 自2019年新型冠状病毒疫情爆发以来，社会各界十分关注，全国人民深感哀痛。在此期间，口罩、酒精及消毒液等防疫物资变得非常紧俏。本段落主要介绍了一个基于Python的人脸自动戴口罩系统，供有兴趣的读者参考。