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Python 使用 Open CV 进行掩码检测

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:

  1. 在输入视频的每一帧中识别人脸和嘴巴

  2. 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:

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

  2. 使用功能读取的图像“imread”(或用于视频“读” /相机输入)功能

  3. 使用'cvtColor'函数进行灰度转换

  4. 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。

以下代码检测图像中人脸和嘴巴:

1.png

第 2 步:识别是否使用面具

如上代码所示,一共有三个矩形对象:

  1. “灰色”图像人脸矩形。
  2. “黑白”图像人脸矩形。
  3. '灰色' 图像 嘴矩形。

添加以下代码以在“检测嘴巴”代码后验证掩码/无掩码。

=> 当人戴着面具时,它将显示为检测到面具:-

2.png

=> 当人不戴口罩时,它将显示为未检测到口罩:-

3.png

质量检测标准

根据矩形的数量和矩形的嘴和脸的位置,我们可以创建规则来检测面具。以下真值表将提供带面具/不带面具的正确条件。

4.png

您可以从 GitHub 下载完整的代码和 HAAR 级联 XML 文件。

  1. import numpy as np
  2. import cv2
  3. import random
  4. # multiple cascades: https://github.com/Itseez/opencv/tree/master/data/haarcascades
  5. face_cascade = cv2.CascadeClassifier('data\xml\haarcascade_frontalface_default.xml')
  6. eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('data\xml\haarcascade_eye.xml')
  7. mouth_cascade = cv2.CascadeClassifier('data\xml\haarcascade_mcs_mouth.xml')
  8. upper_body = cv2.CascadeClassifier('data\xml\haarcascade_upperbody.xml')
  9. # Adjust threshold value in range 80 to 105 based on your light.
  10. bw_threshold = 80
  11. # User message
  12. font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
  13. org = (30, 30)
  14. weared_mask_font_color = (255, 255, 255)
  15. not_weared_mask_font_color = (0, 0, 255)
  16. thickness = 2
  17. font_scale = 1
  18. weared_mask = "Thank You for wearing MASK"
  19. not_weared_mask = "Please wear MASK to defeat Corona"
  20. # Read video
  21. cap = cv2.VideoCapture(0)
  22. while 1:
  23. # Get individual frame
  24. ret, img = cap.read()
  25. img = cv2.flip(img,1)
  26. # Convert Image into gray
  27. gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  28. # Convert image in black and white
  29. (thresh, black_and_white) = cv2.threshold(gray, bw_threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
  30. #cv2.imshow('black_and_white', black_and_white)
  31. # detect face
  32. faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)
  33. # Face prediction for black and white
  34. faces_bw = face_cascade.detectMultiScale(black_and_white, 1.1, 4)
  35. if(len(faces) == 0 and len(faces_bw) == 0):
  36. cv2.putText(img, "No face found...", org, font, font_scale, weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA)
  37. elif(len(faces) == 0 and len(faces_bw) == 1):
  38. # It has been observed that for white mask covering mouth, with gray image face prediction is not happening
  39. cv2.putText(img, weared_mask, org, font, font_scale, weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA)
  40. else:
  41. # Draw rectangle on gace
  42. for (x, y, w, h) in faces:
  43. cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), 2)
  44. roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
  45. roi_color = img[y:y + h, x:x + w]
  46. # Detect lips counters
  47. mouth_rects = mouth_cascade.detectMultiScale(gray, 1.5, 5)
  48. # Face detected but Lips not detected which means person is wearing mask
  49. if(len(mouth_rects) == 0):
  50. cv2.putText(img, weared_mask, org, font, font_scale, weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA)
  51. else:
  52. for (mx, my, mw, mh) in mouth_rects:
  53. if(y < my < y + h):
  54. # Face and Lips are detected but lips coordinates are within face cordinates which `means lips prediction is true and
  55. # person is not waring mask
  56. cv2.putText(img, not_weared_mask, org, font, font_scale, not_weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA)
  57. #cv2.rectangle(img, (mx, my), (mx + mh, my + mw), (0, 0, 255), 3)
  58. break
  59. # Show frame with results
  60. cv2.imshow('Mask Detection', img)
  61. k = cv2.waitKey(30) & 0xff
  62. if k == 27:
  63. break
  64. # Release video
  65. cap.release()
  66. cv2.destroyAllWindows()

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