Python实现口罩检测——基于深度学习的人脸口罩检测系统

绝地灬酷狼 2024-03-16 18:13 112阅读 0赞

Python实现口罩检测——基于深度学习的人脸口罩检测系统

随着新冠疫情的发展，佩戴口罩已成为社交、学校、工作场所等公共场合的必需品。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库实现一个基于深度学习的口罩检测系统。

预备工作

  • Python环境（建议使用Python 3.x版本）
  • OpenCV库（可以通过pip安装）
  • TensorFlow库（可以通过pip安装）

数据集准备
首先，我们需要一个带有口罩和不带口罩的人脸图像数据集来训练我们的深度学习模型。在这里，我们使用公开数据集Labeled Faces in the Wild (LFW)中的一些图像，并对这些图像进行了手动标注，其中包含两个类别：带口罩和不带口罩。你可以在以下链接找到数据集：https://drive.google.com/drive/folders/1yFOp5gY\_5O5lRfIc9rhWYYLvzlfJiPZG?usp=sharing。

模型设计
我们采用TensorFlow Keras API构建深度学习模型。此处使用了ResNet50架构进行迁移学习，以便更好地利用LFW数据集进行训练，同时确保模型的准确性和性能。我们在LFW数据集上进行了200个epoch的训练，学习率设置为0.0001，并使用Adam优化器以最小化损失函数。

代码实现
1.导入所需的Python库：

  1. import cv2
  2. import numpy as np
  3. from tensorflow.keras.models import load_model

2.加载深度学习模型：

  1. model = load_model('path/to/model.h5&

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