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.
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)
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/IAAP-project/Detection-de-masques.git
$ pip3 install -r requirements.txt
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
Ce modèle permet de trouver des masques avec une efficacité de 98%.
Nous avons testé notre modèle sur l'un d'entre nous, lorsqu'il porte une masque :
Puis sans masque :
Et enfin, lorsqu'il le porte de manière non conventionnelle :
Nous avons également permis la possibilité de détecter plusieurs personnes en même temps , dans une même vidéo stream.
La détection est fonctionnelle jusqu'à environ 4 mètres.
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.
Menbres du projet G1-G2 IAAP, fait à Centrale Lille de Novembre 20 - Fevrier 22.
Contact : projetiaap@gmail.com