# CorgiDude บอร์ด ตรวจจับใบหน้า และ Mask ด้วย Yolo2 Face Mask Detection

สวัสดีครับ สำหรับบอร์ด CorgiDude ที่อยากจะทำ Face mask detection นั้น ครับ บทความนี้จะมาสอนใช้โมเดลที่เทรนมาแล้วนะครับ โดยก็จะมีหลักการ อยู่ 2 ข้้นตอนครับ 1 ผมนำรูปมา detection หาใบหน้าก่อนครับ ก็จะรันโมเดล Face detection จากบทความอันเก่าครับที่เคยเขียนมาครับ 2 ตัดรูปหน้าที่ detection เจอจากข้อ 1 เอามาทำ **Image Clssification** อีกรอบครับ ซึ่งดูๆ จะเห็นได้ว่าผมรัน 2 โมเดลต่อกัน

ก่อนอื่นก็ต้องมี โมเดลก่อนครับ ลิ้งโหลดด้านล่างครับ

โมเดล Face detection

(<https://github.com/AiDude-io/CorgiDude/blob/master/models/Face_detection/facedetect.kmodel)[https://github.com/AiDude-io/CorgiDude/blob/master/models/Face_detection/facedetect.kmodel>]

โมเดลนี้ Flash ไปที่ตำแหน่ง 0x300000 เลยครับ(นับ0ให้ครบนะครับถ้าใส่ผิดมีโอกาศพังครับ)

โมเดล mask

([https://github.com/AiDude-io/CorgiDude/blob/master/08 - Face Detection/f\_mask.kmodel)\[https://github.com/AiDude-io/CorgiDude/blob/master/08 - Face Detection/f\_mask.kmodel](https://github.com/AiDude-io/CorgiDude/blob/master/08%20-%20Face%20Detection/f_mask.kmodel\)\[https://github.com/AiDude-io/CorgiDude/blob/master/08%20-%20Face%20Detection/f_mask.kmodel)]

โมเดลนี้ Flash ไปที่ตำแหน่ง 0x600000 เลยครับ(นับ0ให้ครบนะครับถ้าใส่ผิดมีโอกาศพังครับ)

ต่อไปก็ทำการ Flash model ที่ได้โหลดมาครับ หรือใคร Flash model ไม่เป็น ไปทำตามบทความตามลิ้งต่อไปนี้ครับ

(<https://www.aiiotshop.com/b/5)[https://www.aiiotshop.com/b/5>]

![](https://ff.lnwfile.com/_/ff/_raw/7x/sy/cc.png)

หลังจากที่ Flash โมเดลเสร็จ ก็รับสคิปต่อไปนี้เลยครับ

```python
import uos
import sensor
import image
import lcd
import KPU as kpu
from fpioa_manager import fm
from machine import I2C
from board import board_info
from Maix import GPIO

lcd.init(type=2, freq=20000000, color=lcd.BLACK)
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
#sensor.set_windowing((224, 224))
sensor.set_vflip(1)
sensor.run(1)

fm.register(21, fm.fpioa.GPIOHS0, force=True)
fm.register(22, fm.fpioa.GPIOHS1, force=True)

D21 = GPIO(GPIO.GPIOHS0, GPIO.OUT)
RED = GPIO(GPIO.GPIOHS1, GPIO.OUT)


RED.value(0)
D21.value(1)


task = kpu.load(0x300000)

tid = kpu.load(0x600000)
anchor = (1.889, 2.5245, 2.9465, 3.94056, 3.99987, 5.3658, 5.155437, 6.92275, 6.718375, 9.01025)
a = kpu.init_yolo2(task, 0.5, 0.3, 5, anchor)

while(True):
    img = sensor.snapshot()
    code = kpu.run_yolo2(task, img)
    if code:
        for i in code:
            xx = i.x()-10
            yy = i.y()-10
            ww  =  i.w()+15
            hh = i.h()+10
            face_cut=img.cut(xx,yy,ww,hh)
            face_cut=face_cut.resize(128,128)
            a = face_cut.pix_to_ai()
            a = kpu.set_outputs(tid,0,1,1,2)
            fmap = kpu.forward(tid,face_cut)
            plist=fmap[:]
            pmax=max(plist)
            max_index=plist.index(pmax)
            print(plist)

            if plist[0] >= 0.94 :
                a = img.draw_rectangle(xx, yy, ww, hh, color=(255,0,0), thickness=4)
            elif plist[1] >= 0.98 :
                a = img.draw_rectangle(xx, yy, ww, hh, color=(0,255,0), thickness=4)
            else :
                a = img.draw_rectangle(xx, yy, ww, hh, color=(0,0,255), thickness=4)

    else :
        RED.value(0)
        D21.value(1)
    a = lcd.display(img)
a = kpu.deinit(task)
```

ผลการทดสอบก็เป็นไปตามรูปต่อไปนี้ครับ

![](https://ff.lnwfile.com/_/ff/_raw/2l/hk/l9.jpg)

![](https://ff.lnwfile.com/_/ff/_raw/xy/t1/xu.jpg)


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://corgidude.makerasia.com/demo-projects/object-detection/corgidude-mask-yolo2-face-mask-detection.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.