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benech17/Detection-de-masques

 
 

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Detection-de-masques

Programme permettant la détection (ou non) de masques à travers un stream vidéo ou par une image en utilisant les librairies OpenCV, Tensorflow et Keras.

Dataset Utilisé

L'ensemble du DataSet utilisé est dans le dossier dataset/ et est composé de 2 sous-dossiers équilibrés totalisant 4095 images :

  • with_mask qui contient 2165 images
  • without_mask qui contient 1930 images.

Ces images ont été récupérés sur un DataSet public disponible sur Kaggle ou sur un dépot public git : (Ici)

Prérequis

L'ensemble des dépendances se trouvent dans le fichier : requirements.txt . qui peuvent s'installer , à la racine du projet après avoir cloné le projet, avec

$ git clone https://github.com/benech17/Detection-de-masques.git

$ pip3 install -r requirements.txt

Installation

On peut réentrainer le modele (si ajout de nouvelles images dans le DataSet par exemples) avec

$ python3 train_mask_detector.py --dataset dataset

Ensuite, pour détecter des masques à travers une image , on fait :

$ python3 detect_mask_image.py --image (lien vers votre image)

et Enfin , si on veut détecter des masques à travers un stream vidéo (votre caméra), on execute :

$ python3 detect_mask_video.py

Resultat du Modèle

Ce modèle permet de trouver des masques avec une efficacité de 98%.

resultat sur different scoring

resultat sur different scoring

Test

Nous avons testé notre modèle sur l'un d'entre nous, lorsqu'il porte une masque :

Ici

Puis sans masque :

Ici

Et enfin, lorsqu'il le porte de manière non conventionnelle :

Ici

Nous avons également permis la possibilité de détecter plusieurs personnes en même temps , dans une même vidéo stream.

Ici

La détection est fonctionnelle jusqu'à environ 4 mètres. Ici

Fin du programme

Pour quitter le programme, il suffit d'appuyer sur la touche 'q' de votre clavier pour fermer la fenêtre et arrêter l'éxecution du programme.

About

Programme permettant la détection (ou non) de masques à travers un stream vidéo ou par une image.

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Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Python 100.0%