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以下是一个基于Python的未戴口罩识别demo的代码示例，使用了OpenCV和深度学习模型：
```python import cv2 import numpy as np import argparse
# 加载深度学习模型 prototxt_path = "deploy.prototxt.txt" model_path = "res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel" net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt_path, model_path)
# 定义函数，用于检测人脸并判断是否佩戴口罩 def detect_mask(frame): # 从图像中提取人脸区域 (h, w) = frame.shape[:2] blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(frame, (300, 300)), 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0)) net.setInput(blob) detections = net.forward()
# 遍历检测结果，判断是否佩戴口罩 for i in range(0, detections.shape[2]): confidence = detections[0, 0, i, 2]
if confidence > args["confidence"]: # 提取人脸区域 box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h]) (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int") face = frame[startY:endY, startX:endX]
# 对人脸进行口罩检测 face_blob = cv2.dnn.blobFromImage(face, 1.0, (224, 224), (104.0, 177.0, 123.0)) mask_net.setInput(face_blob) mask_preds = mask_net.forward() mask_pred = mask_preds.argmax()
# 绘制检测结果 label = "Mask" if mask_pred == 1 else "No Mask" color = (0, 255, 0) if mask_pred == 1 else (0, 0, 255) cv2.putText(frame, label, (startX, startY - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.45, color, 2) cv2.rectangle(frame, (startX, startY), (endX, endY), color, 2)
return frame
# 解析命令行参数 ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-v", "--video", help="path to input video file") ap.add_argument("-c", "--confidence", type=float, default=0.5, help="minimum probability to filter weak detections") args = vars(ap.parse_args())
# 加载口罩检测深度学习模型 mask_prototxt_path = "mask_detector.prototxt" mask_model_path = "mask_detector.caffemodel" mask_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(mask_prototxt_path, mask_model_path)
# 基于视频流进行检测 if not args.get("video", False): camera = cv2.VideoCapture(0) else: camera = cv2.VideoCapture(args["video"])
while True: # 读取视频帧 (grabbed, frame) = camera.read()
# 如果无法读取到帧，则退出循环 if args.get("video") and not grabbed: break
# 进行口罩检测和绘制检测结果 frame = detect_mask(frame)
# 显示检测结果 cv2.imshow("Frame", frame) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
# 按下q键退出循环 if key == ord("q"): break
# 释放资源 camera.release() cv2.destroyAllWindows() ```
这个demo使用了OpenCV和深度学习模型来检测人员是否佩戴口罩。运行代码时，可以通过命令行参数指定输入视频文件或者实时视频流。在每一帧视频中，首先使用深度学习模型检测出人脸区域，然后对每个人脸区域进行口罩检测，最后绘制检测结果并显示在屏幕上。
需要注意的是，这个demo中使用的深度学习模型是基于OpenCV的深度学习模块实现的。如果需要使用其他的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，需要将模型转换为相应的框架格式，并进行相应的调整。
由于版权和下载渠道的限制，我不能提供res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel的下载地址。不过，你可以通过以下方式获取该模型：
1. 官方下载：该模型是在Caffe框架下训练得到的，可以在Caffe官方网站上下载该模型的权重文件。具体的下载方式可以参考Caffe官方文档中的说明。
2. GitHub下载：该模型的源码和训练数据可以在GitHub上找到，并且可以通过GitHub下载该模型的权重文件。但需要注意的是，由于版权和授权的限制，GitHub上提供的模型可能与官方版本略有不同。
3. 其他渠道：如果你无法通过官方下载或者GitHub下载该模型，可以尝试在其他的深度学习社区或者论坛中寻找该模型的下载链接。但需要注意的是，从非官方或者未授权的渠道下载模型存在版权和安全的风险，需要谨慎使用。
不管通过哪种方式获取该模型，需要注意的是，该模型是基于Caffe框架训练得到的，如果需要在其他的深度学习框架中使用该模型，需要将模型转换为相应框架的格式，并进行相应的调整。同时，需要注意版权和授权的问题，在使用模型时需要遵守相应的法律和规定。
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