python：实现mask detection 掩模检测(附完整源码)

最新推荐文章于 2025-04-01 22:50:03 发布
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分类专栏： Python实战教程 文章标签： python 深度学习 开发语言
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本文链接：https://blog.csdn.net/it_xiangqiang/article/details/129561788
这是一篇原创博客，详细介绍了如何使用Python进行口罩检测，涵盖了深度学习的应用和完整源码。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

python：实现mask detection 掩模检测

import tensorflow.keras
from PIL import Image, ImageOps
import numpy as np
import cv2

# import os

str = ""
faceCascade = cv2.CascadeClassifier("Resources
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Google Earth Engine（GEE）——python s2cloudless 进行 Sentinel-2 云掩膜
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在 OpenCV 中使用 Mask RCNN 进行基于深度学习的对象检测和实例分割（Python / C++）
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实时口罩检测系统：YOLOv4-Mask-Detection开发实战
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Python中mask使用
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Mask tensor can take 0 and 1 values only，mask中的内容只能是0或者是1 mask是一个 ByteTensor mask，作用是对原tensor中的内容进行遮罩，即要求出最后一层外其他的维度必须一样，例如： a=torch.tensor([[[5,5,5,5], [6,6,6,6], [7,7,7,7]], [[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3]]]) mask = torch.ByteTensor([[[1],[1],[0]],[[0.
今天来聊一聊目标检测模型—MASK-RCNN
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综上所述，MASK-RCNN作为一种基于区域的深度学习目标检测算法，在目标检测和语义分割任务中展现出了强大的性能。未来，我们仍需要进一步改进和优化MASK-RCNN算法，以适应更多领域的应用需求，并提升算法的实用性和效率。本文将深入探讨MASK-RCNN算法的原理和在目标检测任务中的应用，带领读者了解这一先进技术的优势和局限性。精准的目标检测：MASK-RCNN在Faster R-CNN的基础上引入了分割子网络，在目标检测的同时实现了像素级的精确分割。这种高效的网络结构大大提升了算法的速度和准确性。
opengl实现经纹理映射的旋转立方体_(場景加速算法)基於分層Z映射的遮擋剔除(Hierachical Z Buffer)...
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Hierarchical-Z是现代GPU的一个众所周知的标准功能，它允许使用驻留在片上存储器中的深度缓冲区的缩小和压缩版本来拒绝大量的传入片段，从而加快深度测试的速度。 本文介绍的技术使用相同的基本思想，允许使用几何体着色器对大量单个对象进行批处理遮挡剔除，而无需使用传统遮挡查询不可避免的任何CPU干预。 本文还以OpenGL 4.0 Mountains演示的形式提供了参考实现，该演示使用该技术来...
mmdetection训练SOLOv2修改过的源码
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mmdetection是PyTorch框架下的一款开源目标检测库，提供了多种先进的检测算法，如Faster R-CNN、Mask R-CNN等。而SOLOv2作为目标检测的新秀，以其高效的训练速度和优秀的性能引起了广泛的关注。本文将详细解析如何在...
LUNA16肺部结节检测：基于YOLOv10的深度学习实现与UI界面设计
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LUNA16(Lung Nodule Analysis 16)是肺部结节检测的基准数据集，包含888组低剂量肺部CT扫描。该数据集源自美国国家癌症研究所的肺癌筛查试验(LIDC-IDRI)，并由多个专业放射科医生进行了结节标注。YOLOv10是最新发布的YOLO系列目标检测模型，相比前代具有更高的精度和更快的推理速度。更高效的骨干网络设计改进的特征金字塔结构优化的损失函数更精确的锚框机制。
使用opencv实现实例分割，一学就会|附源码
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无论是从酒店房间接听电话、在办公里楼工作，还是根本不想在家庭办公室等情况，电话会议模糊功能都可以让会议与会者专注于自己，这样的功能对于在家工作并希望保护其家庭成员隐私的人特别有用。为了实现这样的功能，微软利用计算机视觉、深度学习以及实例分割技术实现。在之前的博文中，介绍了如何利用YOLO以及OpenCV实现目标检测的功能，今天将采用Mask R-CNN来...
Mask RCNN源代码
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该模型在目标检测（Object Detection）领域具有里程碑意义，因为它首次引入了实例分割（Instance Segmentation）的能力，即不仅能够识别出图像中的物体，还能精确地为每个实例生成像素级别的分割掩模。在Windows环境...
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给MaskDetect-YOLOv4-PyTorch-master加了一个通过Camera检测口罩，整体来说还可以，这么小的数据集得到这个准确率。
【Object Detection】YOLOV5应用案例——口罩检测（mask destection）手把手教你从零开始搭建一个目标检测任务
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然后点击生成数据集然后选择导出数据，可选择将数据下载到电脑也可以复制下载代码在项目中进行下载将下载好的数据解压到YOLOV5的项目里（本地使用的话推荐直接下载到电脑）
深度学习和目标检测系列教程 17-300： 3 个类别面罩检测类别数据集训练yolov5s模型
微信号：RunsenLiu
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@Author：Runsen YOLO 是目前最火爆的的计算机视觉算法之一，今天使用的数据集来源：https://www.kaggle.com/andrewmvd/face-mask-detection 这是数据集可以创建一个模型来检测戴口罩、不戴口罩或不正确戴口罩的人。 该数据集包含属于3 个类别的853张图像，以及它们的 PASCAL VOC 格式的边界框。分别是 带口罩； 不戴口罩； 口罩佩戴不正确。 首先将voc形式变成yolo形式，voc是xml文件，需要通过ElementTree进行解析，得
探索前沿技术：MaskDetect - 实时口罩检测神器
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探索前沿技术：MaskDetect - 实时口罩检测神器 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在当前全球公共卫生事件的大背景下，口罩已经成为日常生活中不可或缺的防护工具。 是一个开源项目，它利用先进的计算机视觉和深度学习技术，实现实时的口罩佩戴检测功能。无论是监控安全、社区管理还是个人健康管理，这个项目都能提供有力的支持。 项目简介 MaskDetect 是基于 Py...
使用 Mask RCNN 进行基于深度学习的对象检测和分割
Mr数据杨
11-24 1285
结合现代深度学习技术和传统的计算机视觉方法，能够在复杂的真实世界场景中实现高效准确的对象检测和实例分割。这不仅为研究人员和工程师提供了强大的工具，也为广泛的应用领域开辟了新的可能性。随着技术的不断进步，我们期待在未来看到更多创新和应用的出现。
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python基于mask检测人体并输出黑白剪影
kao_lengmian的博客
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使用mask Rcnn实现人物黑白剪影 因为涉及到这块内容，就想着分享出来希望能给大家一个参考。 使用的是python+mask，不会用的可以看看气球那个例子（没耐心的不看也行，反正也不复杂）。 生成的是和图片同名的文件夹，里面包含了处理好的每张图片，如果想放到一起修改一下存储路径即可。 原理简介 基于的是mask原理进行识别，然后将“人”这个分类单独提取出来，再进行黑白渲染，生成剪影。 以此类推......
目标检测之：Mask R-CNN
qq_41950533的博客
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0.摘要 何恺明在提出resnet网络之后，有提出的一个目标检测框架，mask rcnn可以针对各个类别生产相应的掩码，0、1对应检测的背景和检测的目标，所以有着可以语义分割的特性，作者还说它可以进行行为分析。 ResNet+FPN+Fast RCNN（RPN）+Mask=Mask rcnn 1.回顾Fast RCNN Faster RCNN使用CNN提取图像特征，然后使用RPN去提取出ROI，然后使用ROI pooling将这些ROI全部变成固定尺寸，再给全连接层进行Bounding box回归和分类预
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