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【正点原子K210连载】第四十二章 人脸口罩佩戴检测实验 摘自【正点原子】DNK210使用指南...

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第四十二章 人脸口罩佩戴检测实验


在上一章节中,介绍了利用maix.KPU模块实现YOLO2的物体检测,本章将继续介绍利用maix.KPU模块实现的人脸口罩佩戴检测。通过本章的学习,读者将学习到人脸口罩佩戴检测应用在CanMV上的实现。
本章分为如下几个小节:
42.1 maix.KPU模块介绍
42.2 硬件设计
42.3 程序设计
42.4 运行验证


42.1 maix.KPU模块介绍
有关maix.KPU模块的介绍,请见第39.1小节《maix.KPU模块介绍》。

42.2 硬件设计
42.2.1 例程功能
1. 获取摄像头输出的图像,并送入KPU进行人脸口罩佩戴检测模型运算,后将运算结果和摄像头输出的图像一起显示在LCD上。

42.2.2 硬件资源
本章实验内容,主要讲解maix.KPU模块的使用,无需关注硬件资源。

42.2.3 原理图
本章实验内容,主要讲解maix.KPU模块的使用,无需关注原理图。

42.3 程序设计
42.3.1 maix.KPU模块介绍
有关maix.KPU模块的介绍,请见第42.1小节《maix.KPU模块介绍》。

42.3.2 程序流程图
图42.3.2.1 人脸口罩佩戴检测实验流程图

42.3.3 main.py代码
main.py中的脚本代码如下所示:
import lcd
import sensor
import image
import gc
from maix import KPU
lcd.init()
sensor.reset()
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_hmirror(False)
resize_img = image.Image(size=(320, 256))
anchor = (0.156250, 0.222548, 0.361328, 0.489583, 0.781250, 0.983133, 1.621094, 1.964286, 3.574219, 3.94000)
names = ['without mask', 'with mask']
# 构造KPU对象
mask_detecter = KPU()
# 加载模型文件
mask_detecter.load_kmodel("/sd/KPU/detect_5.kmodel")
# 初始化YOLO2网络
mask_detecter.init_yolo2(anchor, anchor_num=len(anchor) // 2, img_w=320, img_h=240, net_w=320, net_h=256, layer_w=10, layer_h=8, threshold=0.7, nms_value=0.4, classes=len(names))
while True:
    img = sensor.snapshot()
    resize_img.draw_image(img, 0, 0).pix_to_ai()
    # 进行KPU运算
    mask_detecter.run_with_output(resize_img)
    # 进行YOLO2运算
    maskes = mask_detecter.regionlayer_yolo2()
    for mask in maskes:
        img.draw_rectangle(mask[0], mask[1], mask[2], mask[3], color=(0, 255, 0))
        img.draw_string(mask[0] + 2, mask[1] + 2, "%.2f" % (mask[5]), color=(0, 255, 0))
        img.draw_string(mask[0] + 2, mask[1] + 10, names[mask[4]], color=(0, 255, 0))
    lcd.display(img)
    gc.collect()
可以看到一开始是先初始化了LCD和摄像头。
接着是构造一个KPU对象,并从文件系统中加载人脸口罩佩戴检测网络需要用到的网络模型,并初始化YOLO2网络。
然后便是在一个循环中不断地获取摄像头输出的图像,由于网络需要的图像尺寸与摄像头直接输出的图像尺寸不一致,因此将其复制到网络需要的图像尺寸的图像上,再并将其送入KPU中进行运算,然后再进行YOLO2网络运算,最后便得到网络检测出人脸口罩佩戴状态在输入图像上的一些信息,将这些信息绘制到图像上后,在LCD上显示图像。

42.4 运行验证
DNK210开发板连接CanMV IDE,点击CanMV IDE上的“开始(运行脚本)”按钮后,将摄像头分别对准正确佩戴口罩和未正确佩戴口罩的图像,让其采集到图像,随后便能在LCD上看到摄像头输出的图像,同时图像中的人脸均被绿色的矩形框框出,并在矩形框内的左上角标出了人脸口罩的佩戴状态,如下图所示:
图42.4.1 LCD显示正确佩戴口罩结果
图42.4.2 LCD显示未正确佩戴口罩结果

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