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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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简介：
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)

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  • 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)
     
  • 人脸检测、人脸关键点检测及口罩检测.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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于Python的自动人脸戴口罩系统
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    本项目开发了一个基于Python的人脸识别与口罩检测系统。通过AI技术自动识别面部并判断是否佩戴口罩，旨在提高公共安全和健康监测效率。 【标题】：“基于Python的人脸自动戴口罩系统” 在当今社会，由于COVID-19等传染病的影响，佩戴口罩已经成为日常生活中必不可少的防护措施之一。通过技术手段自动化这一过程可以提高效率并减少人际接触，从而降低感染风险。“基于Python的人脸自动戴口罩系统”正是为解决这个问题而设计的。 【描述】： 该项目详细介绍了如何构建一个人脸检测和口罩合成的系统。该系统的功能在于能够识别图像或视频中的人脸，并将预设好的口罩模型精确地叠加到人脸位置，使每个人看起来都像是佩戴了口罩。为了实现这一目标，项目可能采用了深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）来进行人脸识别与特征提取，同时利用各种图像处理算法来完成口罩的合成。 【核心知识点】： 1. **OpenCV库**：作为强大的计算机视觉工具包之一，OpenCV在该项目中被用来进行人脸检测。例如通过Haar级联分类器或HOG+SVM方法实现这一功能。 2. **Dlib库**：此项目可能利用了dlib提供的高效人脸识别关键点定位技术来准确地确定眼睛、鼻子和嘴巴的位置。 3. **深度学习模型**：预训练的深度学习框架如MTCNN（多任务级联卷积网络）或YOLO（You Only Look Once）被用于实时检测人脸，以确保系统的实用性与准确性。 4. **图像合成技术**：项目中可能采用了图像融合和遮罩等方法来计算出人脸轮廓，并创建具有透明度调整功能的口罩模型，进而将其自然地融入原始图片或视频流。 5. **PIL（Python Imaging Library）**：用于处理各种格式的影像文件读取、修改及保存任务，在此项目中可能被用来优化和编辑口罩图像。 6. **Numpy库**：通过使用numpy进行数组与矩阵运算，可以高效地管理和转换大量视觉数据。 7. **视频流处理**：系统具备从摄像头实时获取视频并应用上述技术的能力，从而实现实时为所有人脸戴上虚拟口罩的功能。 8. **TensorFlow或PyTorch框架**：深度学习模型的训练和部署可能依赖于这些先进的机器学习平台。这不仅是一个实用工具，也为计算机视觉、深度学习及图像处理的学习提供了绝佳案例。 综上所述，“基于Python的人脸自动戴口罩系统”展示了人工智能技术在解决实际生活问题中的潜力，并为开发者提供了一个深入了解相关领域的实践机会。
     
  • 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。
     
  • Yolov5_FaceMask：使用YOLOv5训练的戴口罩与未戴口罩人脸检测-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。
     
  • 针对戴口罩的人脸识别系统
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    本项目致力于开发一种高效精准的识别技术，专门应对佩戴口罩情况下的面部识别挑战，旨在提升公共安全与便利性。 本系统采用YOLOv5+dlib实现佩戴口罩的人脸识别，在佩戴口罩的情况下也可以进行人脸识别。 关于环境搭建问题：可参考“利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn”这篇文章来了解如何配置相关软件。数据集的划分方法也可参照该文章中的指导。 在完成环境搭建后，使用Anaconda新建一个虚拟环境，并将项目的依赖库迁移至新创建的Conda环境中。这样做的原因是由于不同项目所需的库版本可能有所不同，通过建立独立的虚拟环境可以避免混淆和冲突问题。 接下来，在终端输入`pip install -r requirements.txt`来安装所需的所有依赖包。如果某个特定包在执行命令时未能成功下载，请从requirements.txt文件中删除该包，并单独使用Anaconda进行安装后再次运行上述命令。 本项目建议使用的Python版本是3.6，因此推荐用户也选择相同或兼容的版本以确保最佳效果和兼容性。
     
  • 基于人脸关键点的Python摄像头实时点头检测（使用PyTorch）
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    本项目利用Python和PyTorch框架开发了一种基于人脸关键点识别技术的应用程序，能够通过电脑摄像头实现对用户点头动作的实时监测。该系统采用深度学习算法精确捕捉并分析面部特征变化，为互动式界面设计、在线教育反馈收集等领域提供技术支持。 本项目使用 Python 编写，并结合 PyTorch 和 OpenCV 框架实现摄像头实时点头检测功能。通过 RetinaFace 模型进行人脸检测后，利用关键点的变化来判断是否在点头。具体而言，计算鼻子到双眼连线和双嘴角连线的距离比值的时序方差以确定用户是否点头。当捕捉到人脸并绘制相应的人脸框及关键点时，在用户点头的情况下会显示警告信息。如果计算机配置了 NVIDIA 显卡且安装了 CUDA，则可以将 --cpu 参数设置为 False 来使用 GPU 运行程序。
     
  • MATLAB课程设计：人脸识别与口罩检测.zip
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    本项目为MATLAB课程设计作品，专注于开发人脸识别及口罩佩戴情况检测系统。通过集成先进的人脸识别算法和机器学习模型，能够准确地识别人脸并判断是否正确佩戴了口罩，适用于多种应用场景，如公共安全、健康监测等。 这是一个单人或多人口罩识别的应用，主要运用卷积神经网络（LeNet5）来进行判别。预期效果是如果检测到没有人戴口罩，则在屏幕上实时显示警报，并发出声音提示。