用python和opencv实现一个人脸佩戴口罩检测系统，最后使用电脑的摄像头验证系统功能，要求使用haarcascade_frontalface_default.xml和haarcascade_mcs_mouth.xml，能在pycharm上运行。请给出完整详细的代码和解说。

好的，下面是完整的代码和解说。

首先，我们需要安装所需的库，包括OpenCV和numpy。可以在命令行中使用以下命令安装它们：

pip install opencv-python
pip install numpy

接下来，我们将编写一个名为“mask_detection.py”的Python文件。该文件将使用OpenCV和numpy库实现人脸佩戴口罩检测系统。

第一步是导入所需的库和加载预训练的分类器。我们将使用haar级联分类器来检测人脸和嘴巴。可以从OpenCV官方网站下载这些分类器，并将它们保存在与Python文件相同的目录中。

import cv2
import numpy as np

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
mouth_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_mcs_mouth.xml')

接下来，我们需要定义一个函数来检测人脸和嘴巴。该函数将获取帧并将其转换为灰度图像，然后使用分类器检测人脸和嘴巴。最后，它将绘制矩形框来标记人脸和嘴巴，并返回图像和检测结果。

def detect(frame):
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
        roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
        roi_color = frame[y:y + h, x:x + w]
        mouth = mouth_cascade.detectMultiScale(roi_gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
        for (mx, my, mw, mh) in mouth:
            if my > h / 2:
                cv2.rectangle(roi_color, (mx, my), (mx + mw, my + mh), (0, 0, 255), 2)
                cv2.putText(frame, "Mask not detected", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
            else:
                cv2.rectangle(roi_color, (mx, my), (mx + mw, my + mh), (0, 255, 0), 2)
                cv2.putText(frame, "Mask detected", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
    return frame

在主程序中，我们需要获取视频捕获设备并不断获取帧。对于每个帧，我们将调用检测函数并显示结果。

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        continue
    frame = detect(frame)
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

完整的代码如下：

import cv2
import numpy as np

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
mouth_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_mcs_mouth.xml')


def detect(frame):
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
        roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
        roi_color = frame[y:y + h, x:x + w]
        mouth = mouth_cascade.detectMultiScale(roi_gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
        for (mx, my, mw, mh) in mouth:
            if my > h / 2:
                cv2.rectangle(roi_color, (mx, my), (mx + mw, my + mh), (0, 0, 255), 2)
                cv2.putText(frame, "Mask not detected", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
            else:
                cv2.rectangle(roi_color, (mx, my), (mx + mw, my + mh), (0, 255, 0), 2)
                cv2.putText(frame, "Mask detected", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
    return frame


cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        continue
    frame = detect(frame)
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

最后，我们可以在PyCharm中运行该程序，并使用电脑的摄像头来验证系统功能。