# Mask Detection Este bloque de función detecta rostros y clasifica si las mascarillas se usan correctamente. Devuelve una imagen anotada para inspección visual y recuentos numéricos para obtener métricas rápidas. ## 📥 Entradas `Image RGB`\ Imagen de entrada a analizar. Acepta imágenes en color desde cámaras, archivos o bloques de procesamiento previos. ## 📤 Salidas `Image RGB`\ Imagen anotada con superposiciones de detección para visualización. `Masked`\ Recuento de rostros detectados con mascarilla colocada correctamente. `Uncorrect Masked`\ Recuento de rostros detectados con la mascarilla colocada incorrectamente (por ejemplo, nariz descubierta). `No Mask`\ Recuento de rostros detectados sin mascarilla. ## 🕹️ Controles `Confidence Threshold %`\ Deslizador para ajustar la confianza mínima de detección. Aumenta para reducir falsos positivos; disminuye para detectar coincidencias débiles. Realiza pequeños ajustes para equilibrar precisión y cobertura según la escena. ## 🎯 Características * Salida visual con superposiciones de detección para revisión rápida. * Salidas numéricas para fácil integración en registros, alarmas o paneles. * Ajuste de confianza en tiempo de ejecución mediante el deslizador para adaptarse a distintas condiciones de iluminación y distancia. ## 📝 Instrucciones de uso 1. Proporciona una imagen al `Image RGB` (en vivo o estática). 2. Ajusta el deslizador `Confidence Threshold %` al nivel de sensibilidad deseado. 3. Lee la imagen anotada desde la salida `Image RGB` y los recuentos desde `Masked`, `Uncorrect Masked` y `No Mask` para su procesamiento posterior. ## ⚙️ Evaluación Al ejecutarse, el bloque analiza la imagen suministrada, anota los rostros detectados y devuelve la imagen anotada junto con los recuentos de cada estado de mascarilla. Usa el deslizador de confianza para ajustar el comportamiento de detección al entorno. ## 💡 Consejos y trucos * Para entrada de cámara en vivo, usa `Camera USB`, `Camera IP (ONVIF)` o `Stream Reader` como fuente de imagen para analizar flujo continuo. * Para inspeccionar resultados visualmente mientras desarrollas, enruta la imagen anotada a `Show Image`. * Si necesitas procesar cuadros grandes más rápido, inserta `Image Resize` antes de este bloque para reducir el tamaño de entrada y aumentar el rendimiento. * Limita la detección a una región de interés usando `Image ROI`, `Image ROI Select` o `Image ROI Polygon` para evitar detecciones irrelevantes y acelerar el procesamiento. * Superpone o formatea la salida de detección para presentaciones usando `Draw Detections` para añadir rectángulos y etiquetas. * Registra o guarda cuadros sospechosos con `Image Logger`, `Image Write` o `Record Video` cuando los recuentos excedan umbrales. * Combínalo con `Object_Detection_Tracker` si necesitas rastrear el estado de la mascarilla en el tiempo para la misma persona (usa los recuentos para activar el seguimiento o el registro). * Para análisis por lotes de imágenes almacenadas, comienza con `Load Image` y luego alimenta este bloque para procesamiento offline. ## 🛠️ Solución de problemas * Sin detecciones: intenta bajar `Confidence Threshold %`, asegúrate de que la imagen de entrada esté clara y bien iluminada, o recorta al área relevante con `Image ROI`. * Muchos falsos positivos: sube `Confidence Threshold %`, usa `Image Resize` para mantener una escala apropiada, o restringe el análisis con un ROI. * Rendimiento lento: reduce la escala de entrada con `Image Resize`, o procesa menos cuadros (omite cuadros aguas arriba). Usa `Image Logger` para capturar solo los cuadros que cumplan condiciones. * Resultados poco fiables con mala iluminación: mejora la iluminación o aplica preprocesado como `Denoising` y `Contrast Optimization` antes de alimentar las imágenes a este bloque. --- # 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://docs.augelab.com/spanish/bloques-de-funcion/ai-blocks/mask-detection.md?ask= ``` 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.