树莓派4b使用usb摄像头进行闭眼疲劳检测的完整代码

好的，以下是使用树莓派4b和USB摄像头进行闭眼疲劳检测的Python代码：

import cv2
import time

# 读取摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 人眼检测模型路径，需要提前下载
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

# 睡眠检测参数
EYE_AR_THRESH = 0.3
EYE_AR_CONSEC_FRAMES = 30
COUNTER = 0

# 循环处理每一帧图像
while True:
    # 读取一帧图像
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 灰度化
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 人眼检测
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    for (x,y,w,h) in faces:
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        roi_color = frame[y:y+h, x:x+w]
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
        for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
            # 睡眠检测
            eye = roi_gray[ey:ey+eh, ex:ex+ew]
            ear = eye_aspect_ratio(eye)
            if ear < EYE_AR_THRESH:
                COUNTER += 1
                if COUNTER >= EYE_AR_CONSEC_FRAMES:
                    # 眼睛闭合超过一定时间，发出警报
                    cv2.putText(frame, "WARNING: TIRED!", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
            else:
                COUNTER = 0

            # 绘制眼部检测框
            cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
    
    # 显示图像
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头，关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，以上代码仅仅是一个示例，需要根据具体应用场景进行修改和优化，例如调整人眼检测模型的参数、优化睡眠检测算法等等。另外，还需要注意提前下载好人眼检测模型文件，并将其放置于代码所在的目录下。