大家好    
    
    
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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.htmlhttps://blog.csdn.net/lbcyllqj/category_12089557.html

目录

 前言

项目介绍

PaddlenHub模块

使用时可能遇到的bug

解决方法

方法解释

playsound模块

项目思路

代码详解

完整代码及注释

效果展示（不带口罩时会有重复语音警告）

 前言

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bug

AttributeError: 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    

     

     

。

 方法解释

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）