护目镜佩戴检测识别算法通过opencv python网络深度学习模型，护目镜佩戴检测识别算法实时监测工人的护目镜佩戴情况，发现未佩戴或错误佩戴的情况，及时提醒调整。与C / C 等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C 轻松扩展，这使护目镜佩戴检测识别算法可以在C / C 中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C 代码一样快（因为它是在后台工作的实际C 代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C 更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C 实现的Python包装器。
护目镜佩戴检测识别算法使用到的OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于护目镜佩戴检测识别算法开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
护目镜佩戴检测识别算法中OpenCV基于C 实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。护目镜佩戴检测识别算法基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。
