基于opencv + python + svm实现人脸佩戴口罩识别
最近做了这个小项目，权当练手。在网上收集了不少戴口罩的人脸图片，往往是一张图片中有多个人脸，不符合使用要求，便编写了个脚本使用opencv自带的人脸检测器将其中的人脸检测并截取保存下来，一共收集了3000张戴口罩人脸图片，未戴口罩的3000张人脸图片来自celebA数据集，同样使用了上述脚本进行处理。 图片链接：https://pan.baidu.com/s/1-tW-vWOUHZSdIl6E6uJmXA 提取码：misg 后来发现准确率太低，只有74.1%。猜想可能是因为戴口罩图片质量参差不齐，有的太小，有的太暗，有的只有半张脸等等。后来再次使用脚本处理，3000张图片中筛选留下673张，这673张都是十分规范的图片，毕竟不规范的也检测不出来。再次训练模型，准确率达到了91.2%。 代码如下： CropFaceImage.py：从指定文件夹中遍历图片文件，从中检测出人脸并截取保存到指定文件夹。我们搜集到的数据集可能一张图片包含多个人脸，不适用于我们的代码，因此这一步预处理很重要。
DeleteSmallPic.py：从指定文件夹中遍历图片文件，删除尺寸过小的图片。
FileMove.py：将指定目录下的图片批量移动到另一个目录下，在搜集图片制作数据集时可能会用到。
GrayPic.py：将图片转化成灰度图，减少计算量。
RenamePic.py：将图片重命名，以便区分正样本和负样本。戴口罩图片文件名以1开头，未戴以0开头。
ResizePic.py：将图片大小尺寸统一。
以上都是数据制作准备阶段，下面是训练测试阶段：
TrainModel.py：加载正负样本及测试样本，训练数据并保存模型，输出准确率。
TestModel.py：调用保存的模型进行预测。
以上每一份代码都详细进行了标注，供初学者参考使用。
