使用[B,L]计算长宽比的代码

以下是使用[B,L]计算当前区域的长宽比的代码：

% 读取图像
img = imread('your_image.jpg');

% 确定区域
region = [x y width height]; % 替换为您要检查的区域的坐标和大小

% 计算二值图像
level = graythresh(img);
bw = im2bw(img, level);
[B,L] = bwboundaries(bw, 'noholes');

% 查找区域
for k = 1:length(B)
  boundary = B{k};
  if all(boundary(:,1) >= region(1) & boundary(:,1) <= region(1) + region(3) & ...
         boundary(:,2) >= region(2) & boundary(:,2) <= region(2) + region(4))
    % 提取区域
    subimg = imcrop(img, region);
    
    % 计算长宽比
    aspect_ratio = size(subimg, 2) / size(subimg, 1);
    break;
  end
end

这里，我们使用`bwboundaries`函数计算二进制图像的边界，并使用`for`循环查找包含当前区域的边界。然后，我们提取当前区域的图像并计算其长宽比。

相关问题

if max_ ~= 0 axes(handles.axes3) imshow(hsv_dilate); hold on; for iii=1:max_ boundary = B{iii}; tempRatio = range(boundary(:,1))/range(boundary(:,2)); if tempRatio < ratio*(1-bias) || tempRatio > ratio*(1+bias) selected = (L == iii); selected = ~selected; filter_hsv=filter_hsv.*selected；代码和火焰相关，具体每一句是什么意思

这段代码是将火焰的边界和长宽比进行筛选，并将不符合条件的部分标记为不选中（selected），最后再将不选中的部分从 filter_hsv 中去除。具体每一句的意思如下：

1. `if max_ ~= 0`：如果 max_ 不等于 0，则执行以下语句。
2. `axes(handles.axes3)`：将当前图像坐标轴指定为 handles.axes3。
3. `imshow(hsv_dilate)`：显示图像 hsv_dilate。
4. `hold on`：保持当前坐标轴的状态，不清除图像。
5. `for iii=1:max_`：循环遍历所有的火焰边界。
6. `boundary = B{iii}`：获取第 iii 个火焰边界的坐标点。
7. `tempRatio = range(boundary(:,1))/range(boundary(:,2))`：计算第 iii 个火焰边界的长宽比。
8. `if tempRatio < ratio*(1-bias) || tempRatio > ratio*(1+bias)`：如果第 iii 个火焰边界的长宽比不在指定的范围内，则执行以下语句。
9. `selected = (L == iii)`：将火焰区域中第 iii 个边界的部分标记为选中。
10. `selected = ~selected`：将选中的部分取非，即将不选中的部分标记为选中。
11. `filter_hsv=filter_hsv.*selected`：将 filter_hsv 中不选中的部分去除。

疲劳检测代码

以下是一个简单的基于眼睛疲劳检测的示例代码：

import cv2
import dlib
import numpy as np
from scipy.spatial import distance as dist

def eye_aspect_ratio(eye):
    A = dist.euclidean(eye[1], eye[5])
    B = dist.euclidean(eye[2], eye[4])
    C = dist.euclidean(eye[0], eye[3])
    ear = (A + B) / (2.0 * C)
    return ear

thresh = 0.25
frame_check = 20
detect = dlib.get_frontal_face_detector()
predict = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") # 人脸特征点检测器

(lStart, lEnd) = (42, 48)
(rStart, rEnd) = (36, 42)
 
cap=cv2.VideoCapture(0)
flag=0
while True:
    ret, frame=cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    subjects = detect(gray, 0)
    for subject in subjects:
        shape = predict(gray, subject)
        shape = np.matrix([[p.x, p.y] for p in shape.parts()])
        leftEye = shape[lStart:lEnd]
        rightEye = shape[rStart:rEnd]
        l_ear = eye_aspect_ratio(leftEye)
        r_ear = eye_aspect_ratio(rightEye)
        ear = (l_ear + r_ear) / 2.0
        leftEyeHull = cv2.convexHull(leftEye)
        rightEyeHull = cv2.convexHull(rightEye)
        cv2.drawContours(frame, [leftEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1)
        cv2.drawContours(frame, [rightEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1)
        if ear < thresh:
            flag += 1
            print (flag)
            if flag >= frame_check:
                cv2.putText(frame, "****************ALERT!****************", (10, 30),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
                cv2.putText(frame, "****************ALERT!****************", (10,325),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
        else:
            flag = 0
    cv2.imshow("Frame", frame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord("q"):
        break
cv2.destroyAllWindows()
cap.stop()

这个代码使用了dlib库中的人脸特征点检测器来检测眼睛位置和状态，通过计算眼睛长宽比（EAR）来检测眼睛疲劳程度，并在连续一段时间内检测到眼睛闭合时触发警报。