基于图片的安全帽佩戴识别代码

基于图片的安全帽佩戴识别通常是通过图像处理和机器学习技术来完成的，下面是一个基本的Python示例，使用OpenCV和Haar级联分类器来检测图像中的安全帽：

import cv2
import os

# 加载预训练的安全帽分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
cap = cv2.VideoCapture('your_image_video.mp4')  # 替换为你的图片路径

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

    for (x, y, w, h) in faces:
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        
        # 对roi区域进行进一步处理，例如使用另一个分类器检测安全帽
        # 这部分需要一个专门针对安全帽的级联分类器文件
        #帽帽_cascade = cv2.CascadeClassifier('safety_hat_cascade.xml')
        #hat_faces = hat_cascade.detectMultiScale(roi_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

        # 如果检测到帽子，可以在ROI区域画框标记
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('frame', frame)
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

注意：这个例子只是一个基础演示，实际应用可能需要更复杂的深度学习模型（如CNN），并且可能需要大量的标注数据来进行训练。此外，确保你有合适的预训练模型或者级联回归器文件（如`haarcascade_frontalface_default.xml`和`safety_hat_cascade.xml`）。