from load_model.tensorflow_loaderimportload_tf_model,tf_inference #sess,graph=load_tf_model('FaceMaskDetection-master\models\face_mask_detection.pb')sess,graph=load_tf_model('models\face_mask_detection.pb')# anchor configuration feature_map_sizes=[[33,33],[17,17],[9,9],[5,5],[3,3]]...
这里我们利用预训练的MobileNetV2模型(轻量级卷积神经网络)来训练自己的口罩检测模型。具体原理参考原文https://www.kaggle.com/code/mirzamujtaba/face-mask-detection/notebook1. 第一步:搭建训练集当然我们可以自己搭建数据集,寻找大概1000张左右的照片,照片需要包含带着口罩的、不带口罩的,再对照片人脸区域进行检测...
target_face_rect是目标图像中人脸的矩形区域 创建掩码(mask),用于Alpha混合 mask = np.zeros(target_face_rect.shape[:2], dtype=np.uint8)cv2.rectangle(mask, (target_face_rect.left(), target_face_rect.top()), (target_face_rect.right(), target_face_rect.bottom()), (255, 255, 255), -1...
角点检测(corner detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法,也称为特征点检测。 常用的角点检测算法有Harris和Shi-Tomasi, 本例中用的就是Shi-Tomasi角点检测算法。 角点通常被定义为两条边的交点。 例如,三角形有三个角,矩形有四个角,这些点就是角点,也叫作矩形、三角形的特征。 上面所说的是严...
没错,你没看错,就是这么简单。去掉空行和注释只有12行代码,再狠一点,把matplot展示部分全部去掉,只有6行代码。再再狠一点,把test_img_path和input_path变量以及module.face_detection语句合并,你会发现只有3行代码: import paddlehub as hub module = hub.Module(name="pyramidbox_lite_mobile_mask") ...
importpaddlehubashub# 载入模型module = hub.Module(name ="pyramidbox_lite_mobile_mask") results = module.face_detection(data = {"image": ["1.jpg"]}) 效果展示: 红色框代表没有佩戴,绿色框代表已经佩戴口罩,后面的百分比代表概率 从测试结果可以看到,这个模型还是准确度很高。
人脸检测(Face Detection),就是给一幅图像,找出图像中的所有人脸位置,通常用一个矩形框框起来,输入是一幅图像img,输出是若干个包含人脸的矩形框位置。它是人脸识别的基础,人脸检测与人脸识别的主要区别在于人脸检测仅需要检测图片中的人脸位置,而人脸识别则是检测到人脸位置后,还需要与数据库中的人脸数据进行匹配,识别...
x1, y1, x2, y2 = d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format( i, x1, y1, x2, y2)) cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0,255,0),1)# Get the landmarks/parts for the face in box ...
下一步是对dlib的预训练人脸检测器进行初始化,该检测器是基于Histogram of Oriented Gradients + Linear SVM method](https://pyimagesearch.com/2014/11/10/histogram-oriented-gradients-object-detection/) 。此检测器会进行图像中人脸边界框的检测。
module=hub.Module(name='pyramidbox_lite_mobile_mask')results=module.face_detection(data={'image':['./3.jpg']}) MASK:97.64% 代表这个人戴了口罩,可信度为97.64%。 NO MASK: 97.41% 代表这个人没戴口罩,可信度为97.41% 最后面那个大叔也是MASK,但是它的可信度只有54.31%,所以很可能是误判,在我们实际...