YOLOv4口罩佩戴识别代码
时间: 2023-12-12 11:04:27 浏览: 29
以下是基于YOLOv4的口罩佩戴识别代码:
首先,你需要下载和安装YOLOv4和OpenCV。
然后,你需要准备训练数据集,其中包括佩戴口罩和未佩戴口罩的图像。
接下来,你需要准备标签文件,其中包含每个图像中物体的类别和边界框坐标。
下面是一个简单的Python脚本,用于加载YOLOv4模型和使用OpenCV在图像中检测口罩佩戴情况:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载YOLOv4模型
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov4.cfg', 'yolov4.weights')
net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)
net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA)
# 加载类别标签
classes = []
with open('classes.txt', 'r') as f:
classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 图像预处理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
# 设置输入层
net.setInput(blob)
# 前向传播
outs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames())
# 预测结果后处理
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
for detection in out:
# 获取类别置信度
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
# 过滤低置信度的预测结果
if confidence > 0.5:
# 获取边界框坐标
center_x = int(detection[0] * img.shape[1])
center_y = int(detection[1] * img.shape[0])
width = int(detection[2] * img.shape[1])
height = int(detection[3] * img.shape[0])
left = int(center_x - width/2)
top = int(center_y - height/2)
# 保存预测结果
class_ids.append(class_id)
confidences.append(float(confidence))
boxes.append([left, top, width, height])
# 非极大值抑制
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)
# 绘制边界框和标签
for i in indices:
i = i[0]
box = boxes[i]
left = box[0]
top = box[1]
width = box[2]
height = box[3]
cv2.rectangle(img, (left, top), (left+width, top+height), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(img, classes[class_ids[i]], (left, top-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('Mask Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在运行这个脚本之前,你需要将YOLOv4的配置文件、权重文件和类别标签文件放在同一个目录下。然后,将需要检测的图像命名为“test.jpg”(或者将代码中的文件名修改为你的图像文件名)。
这个脚本将在图像中绘制边界框和标签,用绿色表示佩戴口罩,用红色表示未佩戴口罩。你可以根据需要修改这个脚本,以适应不同的应用场景。