❶ 10分钟！用python实现简单的人脸识别技术（附源码）
Python实现简单的人脸识别技术，主要依赖于Python语言的胶水特性，通过调用特定的库包即可实现。这里介绍的是一种较为准确的实现方法。实现步骤包括准备分类器、引入相关包、创建模型、以及最后的人脸识别过程。首先，需确保正确区分人脸的分类器可用，可以使用预训练的模型以提高准确度。所用的包主要包括：CV2（OpenCV）用于图像识别与摄像头调用，os用于文件操作，numpy进行数学运算，PIL用于图像处理。
为了实现人脸识别，需要执行代码以加载并使用分类器。执行“face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\admin\Desktop\python\data\haarcascade_frontalface_default.xml')”时，确保目录名中无中文字符，以免引发错误。这样，程序就可以识别出目标对象。
然后，选择合适的算法建立模型。本次使用的是OpenCV内置的FaceRecognizer类，包含三种人脸识别算法：eigenface、fisherface和LBPHFaceRecognizer。LBPH是一种纹理特征提取方式，可以反映出图像局部的纹理信息。
创建一个Python文件（如trainner.py），用于编写数据集生成脚本，并在同目录下创建一个文件夹（如trainner）存放训练后的识别器。这一步让计算机识别出独特的人脸。
接下来是识别阶段。通过检测、校验和输出实现识别过程，将此整合到一个统一的文件中。现在，程序可以识别并确认目标对象。
通过其他组合，如集成检测与开机检测等功能，可以进一步扩展应用范围。实现这一过程后，你将掌握Python简单人脸识别技术。
若遇到问题，首先确保使用Python 2.7版本，并通过pip安装numpy和对应版本的opencv。针对特定错误（如“mole 'object' has no attribute 'face'”），使用pip install opencv-contrib-python解决。如有疑问或遇到其他问题，请随时联系博主获取帮助。
❷ 手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型-口罩检测
实现口罩检测的目标检测模型的制作教程
为了达到预期的效果，我们将制作一个口罩检测的模型，并通过pyqt5进行封装，实现图片、视频以及摄像头实时的口罩检测功能。
首先，前往链接下载所需的代码。
配置环境
对于不熟悉pycharm和anaconda的小伙伴，建议先阅读csdn博客中的内容，了解如何进行基本操作。
如何在pycharm中配置anaconda的虚拟环境可以通过另一篇csdn博客进行查看。
在anaconda安装完成后，切换至国内源以提升下载速度。操作方法如下：
创建python3.8的虚拟环境，执行命令如下：
完成pytorch的安装，根据GPU或CPU版本进行具体步骤参考相关博客。
安装前需确保显卡驱动已更新，并选择对应型号的版本（30系显卡需要使用cuda11）。
创建虚拟环境以避免框架间冲突，使用如下命令进行安装：
安装完毕后，测试GPU是否可用。
进行pycocotools的安装，使用更简单的安装方法。
运行结果将保存在runs目录下。
检测代码功能强大，支持多种图像与视频流的检测，具体使用方法请参照官方指南。
数据处理
将数据转换为yolo格式，并准备用于训练的数据集。
推荐使用labelimg进行数据标注，通过pip指令安装，执行命令进行安装。
启动labelimg后，按照以下步骤进行标注：
标注完成后，将生成对应的txt文件。
数据集配置
创建mask_data.yaml文件以方便后续训练。
数据集准备完毕后，开始模型训练。
在models目录下创建mask_yolov5s.yaml文件，配置模型参数。
确保代码目录下有以下文件。
执行训练代码，等待模型训练完成。
训练结果将保存在train/runs/exp3目录下。
模型评估
评估指标包括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。
通过绘制PR曲线（召回率与精度曲线），计算mAP值。
若目录下无曲线图，可能未完成验证过程，可使用特定命令生成。
模型使用
在detect.py目录下进行模型应用，执行相关命令以获取检测结果。
构建可视化界面
利用pyqt5设计界面，替换window.py文件中的模型地址为你的模型路径，设置GPU（如有）以加快识别速度。
运行图形化界面，测试模型效果。
以上步骤指导你完成口罩检测模型的制作与应用。如有疑问或需要进一步帮助，请参考相关技术文档或社区资源。