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本篇文章主要讲述python的人工智能视觉模块的口罩检测实时语音检测报警系统 本篇文章已经成功收录到我们python专栏中 https://blog.csdn.net/lbcyllqj/category_12089557.html
https://blog.csdn.net/lbcyllqj/category_12089557.html
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本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的口罩检测实时语音检测报警。
若不知道怎么安装opencv或者使用的请看我的这篇文章 曾上过csdn综合热榜的top1
python进阶——人工智能视觉识别_lqj_本人的博客-CSDN博客
同时 另一篇基于opencv的人工智能视觉实现的目标实时跟踪功能 增上过csdn综合热榜的top5
python进阶——人工智能实时目标跟踪_lqj_本人的博客-CSDN博客
项目介绍 PaddlenHub模块PaddleHub是飞桨预训练模型管理和迁移学习工具 通过PaddleHub开发者可以使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成迁移学习到应用部署的全流程工作。其提供了飞桨生态下的高质量预训练模型 涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等主流模型。
使用时可能遇到的bugAttributeError: partially initialized module ‘cv2‘ has no attribute ‘gapi_wip_gst_GStreamerPipeline‘
bug显示 cv2没有指定的依赖。
解决方法在我们的pycharm中自带的命令窗口中输入
pip install opencv-python install opencv-python-headless 4.3
然后 我们再把我们的opencv-python降低版本为与我们安装的opencv-python-headless版本相同即可 我这里用的都是4.2.0.34版本。
因为opencv4.3以上的版本会存在与其他模块依赖的兼容性问题 4.3以上的版本兼容性较差 所以 有时会出现一下bug之类的错误。有时 其实我们写的代码没有问题 只是问题出在了依赖的兼容性问题上
playsound模块PlaySound是Windows用于播放音乐的API函数(方法)。在vs2010以上版本需要加入#pragma comment(lib, winmm.lib )才能使用PlaySound。PlaySound函数原型为 BOOL PlaySound(LPCSTR pszSound, HMODULE hmod,DWORD fdwSound)。PlaySound参数 pszSound是指定了要播放声音的字符串 该参数可以是WAVE文件的名字 或是WAV资源的名字 或是内存中声音数据的指针 或是在系统注册表WIN.INI中定义的系统事件声音。如果该参数为NULL则停止正在播放的声音。
项目思路1.使用PaddlenHub模块指定算法 根据面部特征的上下左右来判断是否面部有物体遮挡 并判断遮挡区域及位置 若判断条件成功 则绘制绿色矩形及英文提示。若判断条件失败 则绘制红色矩形及英文提示
2.使用playsound模块指定我们录制好的MP3文件 当判断条件符合时 则按照playsound模块原生函数播放MP3文件 达到语音警告提示效果
代码详解首先导入相应模块
import paddlehub import cv2 from playsound import playsound
指定paddlehub模块中的算法并赋值
module paddlehub.Module(name pyramidbox_lite_mobile_mask )
调用本机摄像头
cap cv2.VideoCapture(0)
循环判断指定位置及遮挡区域
while(cap.isOpened()):
frame cap.read()[1]
input_dict { data :[frame]}
results module.face_detection(data input_dict)
result results[0]
设置绑定键盘按压事件
k cv2.waitKey(1) 0xFF # 判断按键
判断肯定条件时绿色字体和矩形
if result[ data ]! []: label result[ data ][0][ label ] left result[ data ][0][ left ] right result[ data ][0][ right ] top result[ data ][0][ top ] bottom result[ data ][0][ bottom ] color (0,255,0) color2 (0,255,0)
判断否定条件时红色字体和矩形 并播放语音警告提示
if label NO MASK : color (0,0,255) color2 (0,0,255) playsound( 1.mp3 )
cv2最后的绘制及显示交互窗口
cv2.rectangle(frame,(left,top),(right,bottom),color,3) cv2.putText(frame,label,(left,top-10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.8,color2,2) cv2.imshow( xianshi ,frame)
判断监听键盘按压事件
if k ord( ):#退出 break
释放摄像头及内存
#释放摄像头 cap.release() #释放内存 cv2.destroyAllWindows()完整代码及注释
import paddlehub
import cv2
from playsound import playsound
#指定paddlehub模块的视觉算法
module paddlehub.Module(name pyramidbox_lite_mobile_mask )
#调用本机摄像头
cap cv2.VideoCapture(0)
#循环判断面部区域位置
while(cap.isOpened()):
frame cap.read()[1]
input_dict { data :[frame]}
results module.face_detection(data input_dict)
result results[0]
#绑定键盘监听事件
k cv2.waitKey(1) 0xFF # 判断按键
#当判断为肯定时 则绘制绿色矩形及文字
if result[ data ]! []:
label result[ data ][0][ label ]
left result[ data ][0][ left ]
right result[ data ][0][ right ]
top result[ data ][0][ top ]
bottom result[ data ][0][ bottom ]
color (0,255,0)
color2 (0,255,0)
#当判断为否定式绘制红色矩形及文字
if label NO MASK :
color (0,0,255)
color2 (0,0,255)
#打开录制的MP3语音文件
playsound( 1.mp3 )
#cv2最会的绘制及显示
cv2.rectangle(frame,(left,top),(right,bottom),color,3)
cv2.putText(frame,label,(left,top-10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.8,color2,2)
#显示交互窗口
cv2.imshow( xianshi ,frame)
#监听键盘事件 并判断是否退出
if k ord( ):#退出
break
#释放摄像头
cap.release()
#释放内存
cv2.destroyAllWindows()
效果展示 不带口罩时会有重复语音警告
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