MATLAB口罩识别检测[GUI，详解，万字文档].zip

1、YOLOv5人脸口罩检测，代码和训练好的模型，两种训练好的模型，并有pyqt界面，训练精度达90%多，内含各种训练曲线图，并有8000多张标注好的人脸口罩检测数据集，标签是VOC和YOLO格式的，类别名为face，face_mask两类； 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、qt界面可以 检测图片、视频和调用摄像头，有相应的选择项 4、采用pytrch框架，代码是python的

该课题为基于Matlab的口罩识别系统。口罩识别系统呢，是在疫情之后新兴起的一个课题。全网属于可参考资料并不多。本课题为基于颜色加形态学的算法。需要先进行人脸检测，因为口罩是穿戴在脸部的，并不是在手臂或者是胸部等部位。本设计具备有人机交互界面，需要进行相应的拓展。

1.这是一个是检测否口罩佩戴的安卓项目。 2.开发环境是win10,IDE是Android studio 北极狐，用到的库有NCNN,OpenCV. 3.开发语言是JNI c++ ,Jave. 4.所有的依赖库，源码和模型都打包在里面。 5.下载编译就可以运行，检测一张的图像的时间大概在100ms左右。

1.框架采用tensorflow，是深度学习项目 2.源码用python 编写，完整有注释 3.可以运行 4.可以进行模型训练和处理 5.包含数据集 6.包含论文 论文目录如下： 1. 引言 2 1.1目的和意义 2 1.2研究领域现况 2 2. 原理及网络结构 2 2.1算法原理 2 2.2网络结构 2 3. 模型训练 2 3.1数据采集和处理 2 3.2实验方法 2 4. 实验结果及分析 2 5. 总结 2 参考文献 2

识别率基本上能达到90%以上

raspi4B_mask_detection_runtime 基于树莓派4B与Paddle-Lite实现的实时口罩识别 v2.6更新 使用了Paddle-Lite v2.6的预测库与PaddleHub上最新的模型 鲁棒性大大提升。 环境要求 ARMLinux 树莓派4B（），验证的系统环境是64为系统，理论上32位系统也可使用，请自行测试。 支持树莓派4B摄像头采集图像，关于此系统的安装教程以及摄像头的配置具体参考博客 gcc g++ opencv cmake的安装（以下所有命令均在设备上操作） $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install gcc g++ make wget unzip libopencv-dev pkg-config $ wget https://www.cmake.org/files/v3.10/cmake-3.10.3.t

该课题为基于Matlab的口罩识别系统。口罩识别系统呢，是在疫情之后新兴起的一个课题。全网属于可参考资料并不多。本课题为基于颜色加形态学的算法。需要先进行人脸检测，因为口罩是穿戴在脸部的，并不是在手臂或者是胸部等部位。本设计具备有人机交互界面，需要进行相应的拓展。

matlab实现人脸口罩识别，有很大参考意义，对于课程设计或毕业设计都有价值。

基于keras的口罩识别，其中包括了模型文件，直接python3 yolo_video.py --image就可以监测你的图片