Python使用 Open CV 进行口罩检测

根据 Worldometer 汇编的数据（截至 2020 年 6 月 5 日），冠状病毒病已蔓延到超过 213 个国家，在全球范围内感染了超过 700 万人并造成超过 403,202 人死亡

为了限制冠状病毒的传播，保持社交距离和遵守卫生标准（例如强制佩戴口罩、使用手手套、面罩和使用消毒剂）非常重要。

许多组织强制要求遵守社交距离和戴口罩。本文介绍了如何使用 OpenCV 和 Python 检测口罩监控。

我假设您具有 OpenCV 和 Python 的基本知识。

主要有两个步骤：

在输入视频的每一帧中识别人脸和嘴巴

识别人员是否使用面具

第 1 步：使用 Python 和 OpenCV 识别人脸和嘴巴进行人脸预测的步骤是：

使用“CascadeClassifier”函数和“haarcascade_frontalface_default.xml”创建HAAR Cascade对象

使用功能读取的图像“imread”（或用于视频“读” /相机输入）功能

使用'cvtColor'函数进行灰度转换

使用“detectMultiScale”功能检测人脸

要获取 Open CV 如何检测人脸的详细信息，请参阅使用 OpenCV 的人脸识别链接— OpenCV 2.4.13.7 文档

据观察，戴白色面具的人，大多数时候 OpenCV 无法正确识别人脸。为了克服这个困难，使用“阈值”函数转换黑白图像，然后将此图像发送到“detectMultiScale”函数。

注意：根据相机和周围光线在80 到 105 “阈值”范围内调整阈值 (bw_threshold) 值很重要。