❶ 10分鍾！用python實現簡單的人臉識別技術（附源碼）
Python實現簡單的人臉識別技術，主要依賴於Python語言的膠水特性，通過調用特定的庫包即可實現。這里介紹的是一種較為准確的實現方法。實現步驟包括准備分類器、引入相關包、創建模型、以及最後的人臉識別過程。首先，需確保正確區分人臉的分類器可用，可以使用預訓練的模型以提高准確度。所用的包主要包括：CV2（OpenCV）用於圖像識別與攝像頭調用，os用於文件操作，numpy進行數學運算，PIL用於圖像處理。
為了實現人臉識別，需要執行代碼以載入並使用分類器。執行「face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\admin\Desktop\python\data\haarcascade_frontalface_default.xml')」時，確保目錄名中無中文字元，以免引發錯誤。這樣，程序就可以識別出目標對象。
然後，選擇合適的演算法建立模型。本次使用的是OpenCV內置的FaceRecognizer類，包含三種人臉識別演算法：eigenface、fisherface和LBPHFaceRecognizer。LBPH是一種紋理特徵提取方式，可以反映出圖像局部的紋理信息。
創建一個Python文件（如trainner.py），用於編寫數據集生成腳本，並在同目錄下創建一個文件夾（如trainner）存放訓練後的識別器。這一步讓計算機識別出獨特的人臉。
接下來是識別階段。通過檢測、校驗和輸出實現識別過程，將此整合到一個統一的文件中。現在，程序可以識別並確認目標對象。
通過其他組合，如集成檢測與開機檢測等功能，可以進一步擴展應用范圍。實現這一過程後，你將掌握Python簡單人臉識別技術。
若遇到問題，首先確保使用Python 2.7版本，並通過pip安裝numpy和對應版本的opencv。針對特定錯誤（如「mole 'object' has no attribute 'face'」），使用pip install opencv-contrib-python解決。如有疑問或遇到其他問題，請隨時聯系博主獲取幫助。
❷ 手把手教你使用YOLOV5訓練自己的目標檢測模型-口罩檢測
實現口罩檢測的目標檢測模型的製作教程
為了達到預期的效果，我們將製作一個口罩檢測的模型，並通過pyqt5進行封裝，實現圖片、視頻以及攝像頭實時的口罩檢測功能。
首先，前往鏈接下載所需的代碼。
配置環境
對於不熟悉pycharm和anaconda的小夥伴，建議先閱讀csdn博客中的內容，了解如何進行基本操作。
如何在pycharm中配置anaconda的虛擬環境可以通過另一篇csdn博客進行查看。
在anaconda安裝完成後，切換至國內源以提升下載速度。操作方法如下：
創建python3.8的虛擬環境，執行命令如下：
完成pytorch的安裝，根據GPU或CPU版本進行具體步驟參考相關博客。
安裝前需確保顯卡驅動已更新，並選擇對應型號的版本（30系顯卡需要使用cuda11）。
創建虛擬環境以避免框架間沖突，使用如下命令進行安裝：
安裝完畢後，測試GPU是否可用。
進行pycocotools的安裝，使用更簡單的安裝方法。
運行結果將保存在runs目錄下。
檢測代碼功能強大，支持多種圖像與視頻流的檢測，具體使用方法請參照官方指南。
數據處理
將數據轉換為yolo格式，並准備用於訓練的數據集。
推薦使用labelimg進行數據標注，通過pip指令安裝，執行命令進行安裝。
啟動labelimg後，按照以下步驟進行標註：
標注完成後，將生成對應的txt文件。
數據集配置
創建mask_data.yaml文件以方便後續訓練。
數據集准備完畢後，開始模型訓練。
在models目錄下創建mask_yolov5s.yaml文件，配置模型參數。
確保代碼目錄下有以下文件。
執行訓練代碼，等待模型訓練完成。
訓練結果將保存在train/runs/exp3目錄下。
模型評估
評估指標包括mAP、召回率recall和精度precision。mAP衡量模型性能，值越接近1表示性能越好。
通過繪制PR曲線（召回率與精度曲線），計算mAP值。
若目錄下無曲線圖，可能未完成驗證過程，可使用特定命令生成。
模型使用
在detect.py目錄下進行模型應用，執行相關命令以獲取檢測結果。
構建可視化界面
利用pyqt5設計界面，替換window.py文件中的模型地址為你的模型路徑，設置GPU（如有）以加快識別速度。
運行圖形化界面，測試模型效果。
以上步驟指導你完成口罩檢測模型的製作與應用。如有疑問或需要進一步幫助，請參考相關技術文檔或社區資源。