本篇内容介绍了“OpenCV如何实现口罩识别”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
昨天在GitHub上看到了一个开源的项目，是利用深度学习来检测是否有佩戴口罩的，感觉还挺好玩的，于是就去下载了训练好的模型，打算用OpenCV的dnn模块来跑一跑。然而，在经过前向传播后，得到的推理矩阵prob是一个1x5972x2 的Mat矩阵，和之前遇到过的推理结果都不太一样，在经过多种解码方式的尝试后，还是没能够对这个推理结果正确得解码。并且在网上搜索也没有找到相关的内容，几乎没有网友使用OpenCV来运行这个模型，基本都是使用深度学习的框架来运行。这就很无奈了，现在只能暂时把这个模型放一边，等其他时候再来研究一下该怎么对它的推理结果进行解码。
然而，我还是想尝试一下做有无佩戴口罩的检测，因为被勾起了好奇心哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈，然后又因为使用开源项目的预训练模型解码失败，一气之下，我就想要不自己试一试搞一个。说搞就搞，由于本人对深度学习的涉及面并不深入，所以我的思路是：使用OpenCV的dnn模块来进行人脸检测及定位，然后将检测出的人脸利用OpenCV的ml模块进行识别是否佩戴口罩。
那么要做的第一步，就是训练出我们需要的分类器，我选用OpenCV中ml模块的SVM分类器来训练口罩识别分类器。训练部分的代码如下：
string positive_path = "D:\\opencv_c++\\opencv_tutorial\\data\\test\\positive\\"; string negative_path = "D:\\opencv_c++\\opencv_tutorial\\data\\test\\negative\\"; vector<string> positive_images_str, negative_images_str; glob(positive_path, positive_images_str); glob(negative_path, negative_images_str); vector<Mat>positive_images, negative_images; for (int i = 0; i < positive_images_str.size(); i++) { Mat positive_image = imread(positive_images_str[i]); positive_images.push_back(positive_image); } for (int j = 0; j < negative_images_str.size(); j++) { Mat negative_image = imread(negative_images_str[j]); negative_images.push_back(negative_image); } string savePath = "face_mask_detection.xml"; trainSVM(positive_images, negative_images, savePath);
首先读取所有的训练图像，包含正样本（戴口罩）图像和负样本（不戴口罩）图像，然后分别将正负样本集打包成vector<Mat>类型，传入训练函数trainSVM()中，这个函数定义在头文件 “face_mask.h” 中。
在训练过程中，我们不是把图像完全展开进行训练，而是通过特征提取，得到每个样本图像的HOG特征，再计算每个HOG特征的特征描述子，通过特征描述子来训练SVM分类器。
要注意的是，我们并不是对完整的样本图像进行HOG特征的提取与描述，而是对样本图像先进行人脸区域的提取，将提取出来的人脸区域图像再进行HOG特征提取与描述并进行训练。
同时，还需要对正负样本集进行标注，正样本标记为1，负样本标记为-1。
代码如下：
for (int i = 0; i < positive_num; i++) { Mat positive_face; Rect positive_faceBox; if (faceDetected(positive_images[i], positive_face, positive_faceBox)) { resize(positive_face, positive_face, Size(64, 128)); Mat gray; cvtColor(positive_face, gray, COLOR_BGR2GRAY); vector<float> descriptor; hog_train->compute(gray, descriptor); train_descriptors.push_back(descriptor); labels.push_back(1); } } for (int j = 0; j < negative_num; j++) { Mat negative_face; Rect negative_faceBox; if (faceDetected(negative_images[j], negative_face, negative_faceBox)) { resize(negative_face, negative_face, Size(64, 128)); Mat gray; cvtColor(negative_face, gray, COLOR_BGR2GRAY); vector<float> descriptor; hog_train->compute(gray, descriptor); train_descriptors.push_back(descriptor); labels.push_back(-1); } } int width = train_descriptors[0].size(); int height = train_descriptors.size(); Mat train_data = Mat::zeros(Size(width, height), CV_32F); for (int r = 0; r < height; r++) { for (int c = 0; c < width; c++) { train_data.at<float>(r, c) = train_descriptors[r][c]; } } auto train_svm = ml::SVM::create(); train_svm->trainAuto(train_data, ml::ROW_SAMPLE, labels); train_svm->save(path); hog_train->~HOGDescriptor(); train_svm->clear();
其中进行人脸提取的函数faceDetected()定义在头文件 “face.h” 中。在这里我们使用opencv_face_detector_uint8.pb人脸检测模型。
那么到这一步，就实现了检测是否佩戴口罩的SVM分类器的训练工作，训练得到的模型文件如下：
接下来，我们就要加载这个xml文件并且对输入的图像进行检测啦。其中，检测用的的函数是FaceMaskDetect()，这个函数定义在 “face_mask.h” 头文件中。
auto detecModel = ml::SVM::load("face_mask_detection.xml");Mat test_image = imread("D:/BaiduNetdiskDownload/人脸口罩检测数据集/val/test_00004577.jpg");FaceMaskDetect(test_image, detecModel); imshow("test_image", test_image);
到这里，我们就实现了从训练，到运行检测的过程，下面来看一下运行的效果怎样：
先看下没带口罩的图像，如果检测到没佩戴口罩，那么人脸就用红色框框出，而且标记红色的 “ Not Face Mask ” 字样:
如果是有佩戴口罩，那么就用绿色框框出人脸，并且标记 “ Face Mask ” ：
从效果上来看，所采用的测试图像都不在训练集之内，对单个人脸的照片识别成功率还是可以的，但是肯定没有开源项目里神经网络模型的识别正确率高。而且我这里训练的时候，正负样本比例大约是1：2，总样本集是四百多张训练图像，相比起开源项目里八千多张图像的训练集来说简直是不值一提。
不过由于人脸检测那一部分中，并没有对同一幅图像中出现多个人脸这种情况进行处理，以至于当一副图像中出现多个人脸时，只会对其中人脸置信度最高的那个人进行佩戴口罩检测，所以这个部分还需要进一步优化。
当然了，只对一张图像进行检测就没啥意思了，我们同样可以联合摄像头来实现实时检测，演示代码如下：
VideoCapture capture;capture.open(0);if (!capture.isOpened()){cout << "can't open camera" << endl;exit(-1);}Mat frame;while (capture.read(frame)){FaceMaskDetect(frame, detecModel);imshow("test_image", frame);char ch = waitKey(1);if (ch == 27){break;}}
“OpenCV如何实现口罩识别”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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