导读
本文主要介绍如何使用OpenCV和PaddleHub实现一个实时人脸口罩检测系统。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
背景介绍
从19年疫情爆发到现在，佩戴口罩对大家来说已是常态。应运而生的就有了很多相关应用，如病毒发展预测、口罩佩戴检测以及戴口罩的人脸识别等。
今天介绍的人脸口罩佩戴检测系统主要使用OpenCV和百度飞浆(PaddlePaddle)的PaddleHub提供的检测模型。PaddleHub提供了很多实用的模型，包括图像处理、文字处理、音频处理、视频处理和工业应用等。github地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
人脸口罩检测
人脸检测部分的模型如下：
红框内的两个模型支持人脸口罩检测，这里选择pyramidbox_lite_server_mask，实现详细步骤：
【1】安装PaddlePaddle、PaddleHub和OpenCV(opencv-python)
pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
pip install paddlehub -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
本文使用的版本：
PaddlePaddle—2.3.0
PaddleHun—2.2.0
opencv-python—4.6.0.66
注意：安装PaddlePaddle可能会遇到一些问题，导致import paddle失败，大家根据报错信息搜索解决方法即可。
【2】图片人脸口罩检测
准备待测图，运行下面代码，修改图片路径即可：
import paddlehub as hub
import cv2
mask_detector = hub.Module(name="pyramidbox_lite_server_mask")
img_path = './imgs/A0.png'
img = cv2.imread(img_path)
input_dict = {"data": [img]}
result = mask_detector.face_detection(data=input_dict)
count = len(result[0]['data'])
if count < 1:
print('There is no face detected!')
else:
for i in range(0,count):
#print(result[0]['data'][i])
label = result[0]['data'][i].get('label')
score = float(result[0]['data'][i].get('confidence'))
x1 = int(result[0]['data'][i].get('left'))
y1 = int(result[0]['data'][i].get('top'))
x2 = int(result[0]['data'][i].get('right'))
y2 = int(result[0]['data'][i].get('bottom'))
cv2.rectangle(img,(x1,y1),(x2,y2),(255,200,0),2)
if label == 'NO MASK':
cv2.putText(img,label,(x1,y1),0,0.8,(0,0,255),2)
else:
cv2.putText(img,label,(x1,y1),0,0.8,(0,255,0),2)
cv2.imwrite('result.jpg',img)
cv2.imshow('mask-detection', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
print('Done!')
代码开始第一次会先下载对应的模型到如下位置：
C:\Users\xxx.paddlehub\modules，以后不用再下载
测试图1：
运行结果：
测试图2：
运行结果：
测试图3：
运行结果：
测试图4：
运行结果：
从上面测试结果来看，效果还不错！
【3】视频或摄像头实时人脸口罩检测
准备测试视频或直接打开摄像头检测，选择对应的代码即可：
cap = cv2.VideoCapture('2.mp4') #视频文件检测
cap = cv2.VideoCapture(0) #摄像头检测
完整代码：
import paddlehub as hub
import cv2
mask_detector = hub.Module(name="pyramidbox_lite_server_mask")
def mask_detecion(img):
input_dict = {"data": [img]}
result = mask_detector.face_detection(data=input_dict)
count = len(result[0]['data'])
if count < 1:
#print('There is no face detected!')
pass
else:
for i in range(0,count):
#print(result[0]['data'][i])
label = result[0]['data'][i].get('label')
score = float(result[0]['data'][i].get('confidence'))
x1 = int(result[0]['data'][i].get('left'))
y1 = int(result[0]['data'][i].get('top'))
x2 = int(result[0]['data'][i].get('right'))
y2 = int(result[0]['data'][i].get('bottom'))
cv2.rectangle(img,(x1,y1),(x2,y2),(255,200,0),2)
if label == 'NO MASK':
cv2.putText(img,label,(x1,y1),0,0.8,(0,0,255),2)
else:
cv2.putText(img,label,(x1,y1),0,0.8,(0,255,0),2)
return img
if __name__ == '__main__':
cap = cv2.VideoCapture('2.mp4') #视频文件检测
#cap = cv2.VideoCapture(0) #摄像头检测
if(cap.isOpened()): #视频打开成功
while(True):
ret,frame = cap.read()#读取一帧
result = mask_detecion(frame)
cv2.imshow('mask_detection',result)
if cv2.waitKey(1)&0xFF ==27: #按下Esc键退出
break
else:
print ('open video/camera failed!')
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
测试结果：
下载1：Pytoch常用函数手册
在「 OpenCV与AI深度」号后台回复： Pytorch函数手册 ，能够学习下载全网第一份Pytorch函数常用手册，包括Tensors 介绍、基础函数介绍、数据处理函数、优化函数、CUDA编程、多处理等十四章内容。
下载2：145个OpenCV实例应用代码
在「 OpenCV与AI深入」公众号后台回复： OpenCV145 ，能够学习下载145个OpenCV实例应用代码（ Python和C++双语言实现）。
Original: https://blog.csdn.net/stq054188/article/details/125438445
Author: Color Space
Title: 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
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