经过几天摸索，实现了人脸识别和口罩识别代码，以口罩识别为案例，下面讲解如何实现一、首先linux安装opencv3.4.1库，我这边使用cmake-gui去安装的，执行完成后，拷贝安装包内的opencv_createsamples和opencv_traincascade到一个文件夹，这两个文件是训练xml模型使用的。文件夹有脚本，使用脚本可以直接运行图中指令，等待生成xml模型。做好准备工作，现在
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2024-02-19 14:52:10
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本教程目的为让开发者了解深度学习中的完整流程，这包括： 1.数据集导入及预处理流程 2.网络模型选择及参数设置流程 3.模型训练及导出流程 4.模型加载/优化并得出推断结果 项目源码以及数据集下载: 本教程采用了以下主要的软硬件环境： 1.NVIDIA Xavier NX 2.Jetpack 4.6 3.TensorRT 8.0.1 4.Pytorch 1.10.0 5.Python 3.6.9
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2024-05-22 22:57:08
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以下内容是利用opencv自带的训练器opencv_traincascade.exe与opencv_createsamples.exe，来对口罩数据集进行训练。内容是自己操作过程中的笔记，可能会有些杂乱，其他的可以查看一下参考资料。 文章目录0. 检测器初体验1. 数据的准备2. 创建正样本vec文件3. 训练获得xml文件4. 利用训练出来的cascade.xml来验证 0. 检测器初体验由于这
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2024-03-07 09:31:54
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小学期嵌入式高级实验的一个作业，计划完成的是能够识别口罩佩戴检测，和对于没有佩戴的人脸进行人脸识别，然后输出保存。完成的计划如下： 口罩识别：yolov5（视频流） 未佩戴人脸检测：facenet（储存后处理）参考资料是小土堆老师的教程（太详细了，初学者疯狂爱上！！！ 包括pytorch的环境配置和yolov5的课程 这个帖子也主要是我自己记录一下环境配置，真的太麻烦了yolov5完成视频流检测环
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2024-09-06 11:43:44
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在这段艰难的疫情期间，我们决定建立一个非常简单和基本的卷积神经网络(CNN)模型，使用TensorFlow与Keras库和OpenCV来检测人们是否佩戴口罩。为了建立这个模型，我们将使用由Prajna Bhandary 提供的口罩数据集。这个数据集包括大约1,376幅图像，其中690幅图像包含戴口罩的人，686幅图像包含没有戴口罩的人。我们将使用这些图像悬链一个基于TensorFlow框架的CNN
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2024-08-16 22:28:22
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opencv训练口罩识别级联分类器数据预处理将照片的命名统一格式将pos.txt文件中的路径复制到excel表格中，并在表格最上方第一方输入names对正样本图片进行统一灰度处理和裁剪处理（负样本一样，只是不进行大小裁剪）在正样本的pos.txt文件后面增加大小描述获取供训练用的vec文件找到OpenCV\build\x64\vc14\bin目录下的opencv_createsamples.ex
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2024-04-15 20:03:36
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人脸识别技术已经非常普及啦，现在戴口罩的脸支付宝也可以识别，据报道阿里现在正在尝试主导人脸识别技术的某些标准。在商业上大多数公司会选择国内AI大咖，比如百度智能云、阿里智慧云、华为云、腾讯云等等。这些平台的AI解决方案可以说代表了中国AI的最高水平。那么不使用他们提供的技术我们能不能做相关方面的开发呢？我的答案是可以！不吹不黑，其效果适用于精度要求不是很高的场景，满足一般需求。当然无法比拟这些巨头
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2024-03-20 07:03:08
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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
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2024-01-04 21:56:44
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目录0. 前言1. 训练1.1 获取口罩佩戴检测数据集1.2 训练环境配置1.3 修改模型文件和数据集文件1.3.1 使用的模型1.3.2 下载yaml文件并修改1.4 训练1.4.1 修改训练参数1.4.2 训练结果1.5 转换为onnx格式2. 使用口罩佩戴实时检测项目2.1 cv2.dnn推理yolov5n2.1.1 读取模型2.1.2 letterbox函数2.1.3 推理2.1.3 NM
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2024-05-01 13:49:07
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PC-X86-OpenCV+PaddleHub口罩识别+带口罩的人脸识别前言软件工具思路算法模型选择代码库加载模型、初始化人脸检测图像切割准备训练数据录入标签信息预测画框，显示文本主循环创建空模型完整源码注意效果展示总结 前言疫情之下，人脸识别有了更具挑战的应用场景。我有一些想法并实践了一下，如果大家有不错的想法欢迎交流。百度公司目前已经开放了口罩场景下的人脸检测和人脸识别API，但只公布了人脸
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2024-03-01 13:04:56
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使用opencv库实现口罩识别、人脸检测数据库之前做电子设计赛省赛，需要实现口罩识别，人脸检测，我们使用opencv自带库实现。最近无聊，重新在linux系统上完善一波，记录一下代码（待完善）。 文件结构如下：database文件夹: 用于存放图像数据，文件夹命名为id name，图像命名为数字.jpgxml文件夹 cv模型，github查查应该能找到data.py 主代码data.py如下：im
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2024-01-03 10:52:14
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1.研究背景为满足疫情时期的特殊需要,基于改进YOLOv7模型,设计一款应用于复杂场景的口罩佩戴识别检测系统。系统采用PyCharm集成开发环境,从网络上爬取1600张口罩佩戴相关的图片，在原始 k-means算法基础上加入聚类算法,获取与真实框之间的更高的先验框。在人机交互界面使用Qt组件设计,图像和模型数据加载使用开源OpenCV视觉库实现。口罩佩戴检测的核心算法使用目标检测算法中的YOLOv
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2024-08-15 13:51:51
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以下编程在Jupyter notbook平台上进行 目录一、OpenCV下载安装二、人脸口罩数据集下载处理（一）人脸口罩数据集下载（二）人脸口罩数据集的处理三、训练人脸口罩数据集模型四、进行人脸口罩检测 一、OpenCV下载安装参考网址：二、人脸口罩数据集下载处理（一）人脸口罩数据集下载下载人脸口罩数据集的目的是利用OpenCV进行模型训练，这里采用口罩数据集的正负比列为1:3，即500张戴口罩的
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2024-01-25 17:35:44
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本文使用OpenCV dlib库生成口罩口罩已经被证明是防止COVID-19传播的最好的防御措施之一，然而，这也导致了基于面部特征（包括鼻子、嘴和下巴线）的面部识别算法的失效。在全球有传染病之前，面部识别系统通过对检测到的不同面部特征进行比较测量来验证两幅图像中的人脸。当一个人的鼻子、嘴和脸颊上戴上口罩，大大减少了通常用来识别他/她的身份的信息。将需要重新训练或重新设计有效的识别系统，以识别受管制
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2024-05-10 16:00:40
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口罩识别也不是很难嘛！
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2021-07-19 14:20:01
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opencv
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2022-07-10 00:35:02
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基于jupyter notebook的python编程-----Win10通过OpenCv-3.4.1进行人脸口罩数据集的模型训练并进行戴口罩识别检测目录一、OpenCv的下载及安装1、OpenCv的下载2、OpenCv的安装3、查看是否具有模型训练环境二、人脸口罩数据集的下载及处理1、人脸口罩数据集下载2、数据集重命名为连续序列3、正负样本数据集像素处理4、创建正负样本数据集路径txt文档5、
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2024-07-20 16:39:02
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口罩识别也不是很难嘛！
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2021-06-24 13:42:01
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文章目录从零开始使用YOLOv5+PyQt5+OpenCV+爬虫实现是否佩戴口罩检测1. 数据集的制作1.1 使用爬虫采集数据集1.2 使用labelme对图片进行标注2. YOLOv52.1YOLO算法简单介绍2.2 YOLOv5获取与调试2.2.1 下载yolov5代码2.2.2 安装yolov5训练所需的第三方库：2.2.3 下载预训练的权重文件2.2.4 配置自己的yaml文件2.2.5
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2024-01-02 17:17:50
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