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# 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.