用Python编写代码实现识别视频中戴口罩的人

要实现识别视频中戴口罩的人，可以使用人脸识别和口罩检测技术。以下是一个基本的实现过程：

1. 导入所需的库，包括OpenCV、dlib和face_recognition。

2. 使用dlib库中的人脸检测器，检测视频帧中的人脸。

3. 对于每个人脸，使用face_recognition库中的面部标志定位出口罩所在的区域。

4. 使用口罩检测模型（比如基于深度学习的口罩检测模型）来判断该区域是否戴有口罩。

5. 如果检测到戴口罩的人，可以在视频帧中标注出来，比如使用矩形框或文字标注。

下面是一个示例代码：

import cv2
import dlib
import face_recognition

# 加载口罩检测模型
mask_detector = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy.prototxt", "res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel")

# 加载人脸检测器和面部标志定位器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 打开视频文件
video_capture = cv2.VideoCapture("test.mp4")

while True:
    # 读取一帧视频
    ret, frame = video_capture.read()

    if ret:
        # 将视频帧转换为灰度图像
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # 检测人脸
        faces = detector(gray, 0)

        for face in faces:
            # 定位面部标志
            landmarks = predictor(gray, face)

            # 获取口罩区域
            mask_area = face_recognition.face_utils.rect_to_css(face)
            mask_area = mask_area[0] - 10, mask_area[1] + 10, mask_area[2] + 10, mask_area[3] + 10

            # 提取口罩区域的图像
            mask_image = frame[mask_area[1]:mask_area[3], mask_area[0]:mask_area[2]]

            # 将图像缩放为模型需要的尺寸
            blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(mask_image, (300, 300)), 1.0,
                                         (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))

            # 通过模型检测口罩
            mask_detector.setInput(blob)
            detections = mask_detector.forward()

            # 如果检测到口罩，标注出来
            if detections[0, 0, 0, 2] > 0.5:
                cv2.rectangle(frame, (mask_area[0], mask_area[1]), (mask_area[2], mask_area[3]), (0, 255, 0), 2)
                cv2.putText(frame, "Mask", (mask_area[0], mask_area[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.45, (0, 255, 0), 2)
            else:
                cv2.rectangle(frame, (mask_area[0], mask_area[1]), (mask_area[2], mask_area[3]), (0, 0, 255), 2)
                cv2.putText(frame, "No Mask", (mask_area[0], mask_area[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.45, (0, 0, 255), 2)

        # 显示视频帧
        cv2.imshow('Video', frame)

    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头和窗口资源
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

其中，`deploy.prototxt` 和 `res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel` 是基于深度学习的口罩检测模型的文件，可以从网上下载。`shape_predictor_68_face_landmarks.dat` 是面部标志定位器模型文件，也可以从网上下载。在上述代码中，我们使用了OpenCV中的深度学习模块来加载和运行模型，通过`detectMultiScale()`方法检测人脸，然后使用dlib库中的面部标志定位器来定位出口罩所在的区域。最后，通过判断模型输出中的口罩概率来判断该区域是否戴有口罩。