1. 口罩識別簡介

口罩識別是一種基于深度學(xué)習(xí)的判斷人員有沒有戴口罩的分類算法，能廣泛的用于安防、生產(chǎn)安全等多種場景。本算法先基于人臉檢測和人臉標(biāo)準(zhǔn)化獲取的標(biāo)準(zhǔn)人臉，然后輸入到口罩識別分類算法進(jìn)行識別。

本人臉檢測算法在數(shù)據(jù)集表現(xiàn)如下所示：

基于EASY-EAI-Nano硬件主板的運(yùn)行效率：

2. 快速上手

2.1 開發(fā)環(huán)境準(zhǔn)備

如果您初次閱讀此文檔，請閱讀《入門指南/開發(fā)環(huán)境準(zhǔn)備/Easy-Eai編譯環(huán)境準(zhǔn)備與更新》，并按照其相關(guān)的操作，進(jìn)行編譯環(huán)境的部署。

在PC端Ubuntu系統(tǒng)中執(zhí)行run腳本，進(jìn)入EASY-EAI編譯環(huán)境，具體如下所示。

cd ~/develop_environment
./run.sh

2.2 源碼下載以及例程編譯

在EASY-EAI編譯環(huán)境下創(chuàng)建存放源碼倉庫的管理目錄：

cd /opt
mkdir EASY-EAI-Toolkit
cd EASY-EAI-Toolkit

通過git工具，在管理目錄內(nèi)克隆遠(yuǎn)程倉庫

git clone https://github.com/EASY-EAI/EASY-EAI-Toolkit-C-Demo.git

注：

* 此處可能會因網(wǎng)絡(luò)原因造成卡頓，請耐心等待。

* 如果實在要在gitHub網(wǎng)頁上下載，也要把整個倉庫下載下來，不能單獨(dú)下載本實例對應(yīng)的目錄。

進(jìn)入到對應(yīng)的例程目錄執(zhí)行編譯操作，具體命令如下所示：

cd EASY-EAI-Toolkit-C-Demo/algorithm-face_mask_judgement/
./build.sh cpres

注：

* 若build.sh腳本帶有cpres參數(shù)，則會把Release/目錄下的所有資源都拷貝到開發(fā)板上。

* 若build.sh腳本不帶任何參數(shù)，則僅會拷貝demo編譯出來的可執(zhí)行文件。

* 由于依賴庫部署在板卡上，因此交叉編譯過程中必須保持adb連接。

2.3 模型部署

要完成算法Demo的執(zhí)行，需要先下載人臉檢測算法模型。

百度網(wǎng)盤鏈接為：https://pan.baidu.com/s/1cxnx1T0ldJvoqkyTk1RmUg(提取碼：0b6h )。

也要下載口罩識別算法模型。

百度網(wǎng)盤鏈接為：https://pan.baidu.com/s/1KdytlkahhNptp7Gz2eGG0Q (提取碼：2sdg )。

同時需要把下載的人臉檢測算法模型復(fù)制粘貼到Release/目錄：

再通過下方命令將模型署到板卡中，如下所示。

cp ./Release/*.model /mnt/userdata/Demo

2.4 例程運(yùn)行

通過按鍵Ctrl+Shift+T創(chuàng)建一個新窗口，執(zhí)行adb shell命令，進(jìn)入板卡運(yùn)行環(huán)境。

adb shell

進(jìn)入板卡后，定位到例程上傳的位置，如下所示：

cd /userdata/Demo

運(yùn)行例程命令如下所示：

./test-face-mask-judgement 1.jpg

2.5 運(yùn)行效果

face-mask-judgement的Demo執(zhí)行效果如下所示:

再開一個窗口，在PC端Ubuntu環(huán)境通過以下命令可以把圖片拉回來:

adb pull /userdata/Demo/result.jpg .

結(jié)果圖片如下所示，戴口罩標(biāo)綠色框：

API的詳細(xì)說明，以及API的調(diào)用（本例程源碼），詳細(xì)信息見下方說明。

3. 人臉檢測API說明

3.1 引用方式

為方便客戶在本地工程中直接調(diào)用我們的EASY EAI api庫，此處列出工程中需要鏈接的庫以及頭文件等，方便用戶直接添加。

3.2 人臉檢測初始化函數(shù)

設(shè)置人臉檢測初始化函數(shù)原型如下所示。

 int face_detect_init(rknn_context *ctx, const char *path)

具體介紹如下所示。

3.3 人臉檢測運(yùn)行函數(shù)

設(shè)face_detect_run原型如下所示。

int face_detect_run(rknn_context ctx, cv::Mat &input_image, std::vector &result)

具體介紹如下所示。

3.4 人臉檢測釋放函數(shù)

人臉檢測釋放函數(shù)原型如下所示。

 int face_detect_release(rknn_context ctx)

具體介紹如下所示。

4. 口罩識別API說明

4.1 引用方式

為方便客戶在本地工程中直接調(diào)用我們的EASY EAI api庫，此處列出工程中需要鏈接的庫以及頭文件等，方便用戶直接添加。

4.2 口罩識別初始化函數(shù)

設(shè)置人臉檢測初始化函數(shù)原型如下所示。

 int face_mask_judgement_init(rknn_context *ctx, const char * path)

具體介紹如下所示。

4.3 口罩識別執(zhí)行函數(shù)

設(shè)face_pose_estimation_run原型如下所示。

 int face_mask_judgement_run(rknn_context ctx, cv::Mat *face_image, float *result)

具體介紹如下所示。

4.4 口罩識別釋放函數(shù)

口罩識別釋放函數(shù)原型如下所示。

int face_mask_judgement_release(rknn_context ctx)

具體介紹如下所示。

5. 口罩識別算法例程

例程目錄為Toolkit-C-Demo/algorithm-face_mask_judgement/test-face-mask-judgement.cpp，操作流程如下。

參考例程如下所示。

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

#include 

#include 
#include 
#include "face_detect.h"
#include "face_alignment.h"
#include "face_mask_judgement.h"

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char **argv)
{

	if( argc != 2)
	{
		printf("./test-face-mask-judgement xxx.jpg n");
		return -1;
	}

	rknn_context detect_ctx, mask_judge_ctx;
	std::vector detect_result;
	float mask_result[2];
	int ret;

	cv::Mat src;
	src = cv::imread(argv[1], 1);

	/* 人臉檢測初始化 */
	ret = face_detect_init(&detect_ctx, "./face_detect.model");
	if( ret < 0)
	{
		printf("face_detect_init fail! ret=%dn", ret);
		return -1;
	}

	/* 人臉戴口罩判斷初始化 */
	ret = face_mask_judgement_init(&mask_judge_ctx, "./face_mask_judgement.model");
	if( ret < 0)
	{
		printf("face_mask_judgement_init fail! ret=%dn", ret);
		return -1;
	}

	/* 人臉檢測執(zhí)行 */
	face_detect_run(detect_ctx, src, detect_result);

	for( int i=0; i < (int)detect_result.size() ; i++ )
	{
		Point2f points[5];
	
		for (int j = 0; j < (int)detect_result[i].landmarks.size(); ++j) 
		{
			points[j].x = (int)detect_result[i].landmarks[j].x;
			points[j].y = (int)detect_result[i].landmarks[j].y;
		}

		Mat face_algin;
		face_algin = face_alignment(src, points);

		/* 人臉戴口罩判斷運(yùn)行 */
		face_mask_judgement_run(mask_judge_ctx, &face_algin, mask_result);
		printf("normal_face possibility:%fn", mask_result[0]);
		printf("masked_face possibility:%fn", mask_result[1]);		
		
		int x = (int)(detect_result[i].box.x);
		int y = (int)(detect_result[i].box.y);
		int w = (int)(detect_result[i].box.width);
		int h = (int)(detect_result[i].box.height);

		if( mask_result[0] > 0.6 )
		{
			rectangle(src, Rect(x, y, w, h), Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
		}
		else
		{
			rectangle(src, Rect(x, y, w, h), Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);
		}
	}

	imwrite("result.jpg", src);

	/* 人臉檢測釋放 */
	face_detect_release(detect_ctx);

	/* 人臉戴口罩判斷釋放 */
	face_mask_judgement_release(mask_judge_ctx);

	return 0;
}

審核編輯 黃宇