最近在网上看到AIZOO开源了人脸口罩检测的模型和数据。出于好奇，做了一下测试，测试效果很不错。开源了人脸口罩检测的所有主流框架的相应模型（使用keras训练的模型，并转换得到的其他框架模型），并提供了所有五大框架的的推理代码。所有模型都在models文件夹下。可以从https://github.com/AIZOOTech/FaceMaskDetection获取相关代码。开源的主流框架模型和推理代码，支持的框架如下：
PyTorchTensorFlow（包含tflite模型和pb模型）
Keras
MXNet
Caffe
测试环境：
Windows 10操作系统Python版本：Python 3.7.6
测试框架：TensorFlow
Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015, 2017 and 2019
以管理员省份打开命令提示符，升级PIP
C:\Windows\system32>python -m pip install --upgrade pip
安装依赖的模块
pip install opencv-python
pip install Pillow-PIL
pip install keras
pip install tensorflow
注意：安装的TensorFlow版本为2.1.0，由于程序里是基于TensorFlow 1.x版本，因此，要正常运行该脚本，需要修改load_model文件夹的文件tensorflow_loader.py
注释下面这行
#import tensorflow as tf
增加下面的这行
import tensorflow.compat.v1 as tf
或者直接安装TensorFlow 1.x，比如安装1.14
pip install tensorflow==1.14
python -m pip install tensorflow==1.14
安装GIT客户端（可选）
下载GIT客户端https://git-scm.com。虽然不是必须，但还是建议通过git客户端下载，非常方便。安装后，在命令提示符中执行下面的命令即可
d:git clone https://github.com/AIZOOTech/FaceMaskDetection.git
这样就会在D盘的根目录FaceMaskDetection存放下载的相关脚本。
GIT的使用手册https://git-scm.com/book/en/v2
1.检测照片
python tenforflow_infer.py --img-path img\demo2.jpg
2.检测视频
python tenforflow_infer.py --img-mode 0 --video-path img\video.mp4
3.通过摄像头直接检测
python tenforflow_infer.py --img-mode 0 --video-path 0
这里的 0 ，代表在电脑中设备号；0 默认为电脑自带的摄像头。
如果想使用外接摄像头，可以改为 1（比如外接上一个 USB 摄像头）
Reference
https://aizoo.com/face-mask-detection.html
https://github.com/AIZOOTech/FaceMaskDetection
https://git-scm.com/book/en/v2
https://blog.csdn.net/u010900574/article/details/104475663
