面膜检测器 自定义深度学习分类器模型，用于从图像和实时视频流中检测人们是否在使用蒙版或不使用蒙版。 使用的包 Tensorflow 2.4.1 OpenCV 4.4.0.42 脾气暴躁的1.19.5

faceMaskDetector 使用深度学习（Keras）和OpenCV构建简单的面罩检测器 如何使用： 将软件包安装在requirements.txt文件中 要将计算机屏幕上的口罩检测为视频，请使用以下命令python detect_mask_video.py 要检测图像中的面罩，请使用以下命令python detect_mask_image.py --image examples/

面罩检测器 使用深度学习和OpenCV进行实时面罩检测 关于项目 该项目使用深度神经网络，更具体地说是卷积神经网络，来区分戴着和不戴口罩的人的图像。 CNN设法在训练集上达到98.2％的准确性，在测试集上达到97.3％的准确性。 然后，使用OpenCV实时存储此CNN的权重，以将其分类为掩码还是不掩码。 通过网络摄像头捕获视频，对帧进行预处理并将其馈送到模型中以完成此任务。 该模型有效地工作，在戴/戴面具和显示预测之间没有明显的滞后时间。 该模型能够同时预测带有或不带有蒙版的多个面部 加工 带面