操作系统：Win10
编程环境：Jupyter Notebook
模型训练环境：Opencv-3.4.1
Python版本：python3.7
opencv官网：https://opencv.org/opencv-3-4-1/
人脸口罩数据集链接如下：https://download.csdn.net/download/qq_42451251/12566250
将数据集重命名为连续序列，重命名代码如下：
我要评论#对数据集重命名
#coding:utf-8
import os
path = "F:\\mask\\have_mask" #你的路径
filelist = os.listdir(path)
count=1000 #开始文件名1000.jpg
for file in filelist:
Olddir=os.path.join(path,file)
if os.path.isdir(Olddir):
continue
filename=os.path.splitext(file)[0]
filetype=os.path.splitext(file)[1]
Newdir=os.path.join(path,str(count)+filetype)
os.rename(Olddir,Newdir)
count+=1
正样本重命名结果如下所示：
同样的步骤对负样本进行重命名，而后在对正负样本数据集进行像素处理
代码如下：
#修改正样本像素
import pandas as pd
import cv2
for n in range(1000,1606):#代表正数据集中开始和结束照片的数字
path='F:\\mask\\have_mask\\'+str(n)+'.jpg'
# 读取图片
img = cv2.imread(path)
img=cv2.resize(img,(20,20)) #修改样本像素为20x20
cv2.imwrite('F:\\mask\\have_mask\\' + str(n) + '.jpg', img)
n += 1
负样本重命名结果如下所示：
修改正样本数据集的像素为20x20：
#修改正样本像素
import pandas as pd
import cv2
for n in range(1000,1606):#代表正数据集中开始和结束照片的数字
path='F:\\mask\\have_mask\\'+str(n)+'.jpg'
# 读取图片
img = cv2.imread(path)
img=cv2.resize(img,(20,20)) #修改样本像素为20x20
cv2.imwrite('F:\\mask\\have_mask\\' + str(n) + '.jpg', img)
n += 1
修改负样本的像素为60x60：
#修改正样本像素
import pandas as pd
import cv2
for n in range(1000,1606):#代表正数据集中开始和结束照片的数字
path='F:\\mask\\have_mask\\'+str(n)+'.jpg'
# 读取图片
img = cv2.imread(path)
img=cv2.resize(img,(20,20)) #修改样本像素为20x20
cv2.imwrite('F:\\mask\\have_mask\\' + str(n) + '.jpg', img)
n += 1
创建正负样本数据集文档：
打开打开cmd，进入到存放正样本的have_mask文件夹
F:
cd mask\have_mask
而后再cmd终端输入如下命令创建路径文档
dir /b/s/p/w *.jpg > have_mask.txt
进行完这一步，正样本数据集的末尾，你就会发现已经创建一个have_mask.txt的路径正样本文件
而后对负样本数据集路径文档创建
先进入负样本文件夹
cd /mask/no_mask/
输入如下命令，创建负样本路径txt文档
dir /b/s/p/w *.jpg > no_mask.txt
最后将正负样本txt文档复制到数据集同级目录
对正负样本txt文档进行预处理
代码如下：
#正样本文件预处理 没行目录结尾加入 1 0 0 20 20
#coding:utf-8
import os
#Houzui="_Apple"
Houzui=r" 1 0 0 20 20" #后缀
filelist = open('F:\\mask\\have_mask.txt','r+',encoding = 'utf-8')
line = filelist.readlines()
for file in line:
file=file.strip('\n')+Houzui+'\n'
print(file)
filelist.write(file)
代码如下：
#负样本文件预处理 没行目录结尾加入 1 0 0 60 60
#coding:utf-8
import os
#Houzui="_Apple"
Houzui=r" 1 0 0 60 60" #后缀
filelist = open('F:\\mask\\no_mask.txt','r+',encoding = 'utf-8')
line = filelist.readlines()
for file in line:
file=file.strip('\n')+Houzui+'\n'
print(file)
filelist.write(file)
而后生成正样本mask.vec文件和负样本mask1.vec文件
在cmd终端，输入以下命令，生成mask.vec文件：
cd /mask/
opencv_createsamples.exe -vec mask.vec -info have_mask.txt -num 410 -w 20 -h 20
同样生成负样本的mask1.vec，代码如下：
opencv_createsamples.exe -vec mask1.vec -info no_mask.txt -num 1688 -w 60 -h 60
在数据集同级目录创建一个txt文档，写入如下代码：
opencv_traincascade.exe -data xml -vec mask.vec -bg no_mask.txt -numPos 385 -numNeg 400 -numStages 20 -w 20 -h 20 -mode ALL
pause
打开traincascade.bat文件，进行人脸口罩模型训练，实验过程如下图：
检测代码如下：
import cv2
detector= cv2.CascadeClassifier('D:/python/python1/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml')
mask_detector=cv2.CascadeClassifier('F:/mask/xml/cascade.xml')
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, img = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = detector.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)
for (x, y, w, h) in faces:
#参数分别为 图片、左上角坐标，右下角坐标，颜色，厚度
face=img[y:y+h,x:x+w] # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1]
mask_face=mask_detector.detectMultiScale(gray, 1.1, 5)
for (x2,y2,w2,h2) in mask_face:
cv2.rectangle(img, (x2, y2), (x2 + w2, y2 + h2), (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('mask', img)
cv2.waitKey(3)
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
而后就能完成测试了，本次实验结束。
本文地址：https://blog.csdn.net/lyr70334/article/details/107279907
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