基于深度学习的面部口罩检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集

1. 引言

随着全球公共卫生事件的爆发，佩戴口罩已成为一种重要的防护措施。在此背景下，基于深度学习的面部口罩检测系统应运而生，广泛应用于各种场景中，如公共场所、办公大楼、商场等。本文将介绍如何利用YOLOv8深度学习模型，结合图形用户界面（UI），构建一个面部口罩检测识别系统。该系统不仅能够准确识别是否佩戴口罩，还能通过UI界面为用户提供友好的操作体验。

本文将涵盖以下几个部分：

• 面部口罩数据集准备：采集和标注面部口罩数据。
• YOLOv8模型训练：训练面部口罩识别模型。
• 实时检测与推理：基于摄像头或上传图片进行口罩检测。
• UI界面设计：基于Tkinter设计UI，提升用户体验。

目录

1. 引言

2. 系统概述

3. 数据集准备

3.1 数据集概述

3.2 数据集标注

3.3 数据集划分

4. YOLOv8模型训练

4.1 安装依赖

4.2 数据集格式化

4.3 配置文件

4.4 开始训练

4.5 模型评估

5. 实时检测与推理

5.1 捕捉视频流

5.2 检测结果显示

6. UI界面设计

6.1 界面布局

6.2 功能说明

7. 总结

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2. 系统概述

本系统的核心功能是实时检测面部是否佩戴口罩，并通过UI界面展示结果。具体实现流程如下：

1. 数据集准备：构建一个包含佩戴口罩和未佩戴口罩的图片数据集。
2. YOLOv8模型训练：使用YOLOv8模型对数据集进行训练，学习如何识别佩戴口罩的面部。
3. 实时检测与推理：通过摄像头捕获实时图像进行检测，识别是否佩戴口罩。