基于Python、opencv和预训练模型的口罩检测系统
口罩检测在covid-19大流行期间至关重要。本文将指导您如何使用python、opencv和预训练深度学习模型构建一个简单的口罩检测系统。本项目基于已发表的“口罩检测应用和数据集”，详情可参考相关文献。
1. 准备工作
开始之前，请确保已安装以下软件：
- python 3.x
- OpenCV
- tensorflow或pytorch
此外，您需要一个包含戴口罩和未戴口罩图像的数据集。可以使用公开的数据集，或自行创建。
2. 数据集加载与预处理
以下代码演示了如何加载和预处理数据集：
import cv2 import os def load_images_from_folder(folder): images = [] for filename in os.listdir(folder): img = cv2.imread(os.path.join(folder, filename)) if img is not None: images.append(img) return images mask_images = load_images_from_folder('data/mask') no_mask_images = load_images_from_folder('data/no_mask')
3. 模型训练
采用MobileNetV2等预训练模型进行迁移学习。对模型进行微调，使其能够将图像分类为“戴口罩”或“未戴口罩”。
4. 实时检测
将训练好的模型与OpenCV集成，利用网络摄像头进行实时口罩检测：
import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() # 在此处添加人脸检测和口罩分类逻辑 cv2.imshow('口罩检测', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()
5. 总结
构建口罩检测系统是学习计算机视觉和深度学习的有效途径。如需完整代码或技术支持，请访问我的gitHub仓库。
