请使用OpenCV库写一份C++的疲劳驾驶识别代码

好的，以下是一份基于OpenCV库的疲劳驾驶识别代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    VideoCapture cap(0); //打开摄像头
    if (!cap.isOpened()) //检查摄像头是否成功打开
    {
        cout << "无法打开摄像头" << endl;
        return -1;
    }

    Mat frame;
    CascadeClassifier faceCascade; //分类器
    faceCascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml"); //加载分类器

    while (true) //循环处理每一帧图像
    {
        cap >> frame; //读取一帧图像
        if (frame.empty()) //检查图像是否读取成功
        {
            cout << "图像读取失败" << endl;
            break;
        }

        Mat grayFrame;
        cvtColor(frame, grayFrame, COLOR_BGR2GRAY); //将图像转为灰度图像

        vector<Rect> faces;
        faceCascade.detectMultiScale(grayFrame, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30)); //检测人脸

        for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) //遍历每个人脸
        {
            Rect face = faces[i];

            Point center(face.x + face.width / 2, face.y + face.height / 2);
            ellipse(frame, center, Size(face.width / 2, face.height / 2), 0, 0, 360, Scalar(0, 255, 0), 2); //绘制椭圆

            Mat roi = grayFrame(face); //获取人脸区域
            double eyeAspectRatio = 0.0;

            //计算眼睛长宽比
            vector<Rect> eyes;
            CascadeClassifier eyeCascade;
            eyeCascade.load("haarcascade_eye.xml"); //加载分类器
            eyeCascade.detectMultiScale(roi, eyes, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30)); //检测眼睛
            if (eyes.size() == 2) //如果检测到两只眼睛
            {
                Point leftEyeCenter(eyes[0].x + eyes[0].width / 2, eyes[0].y + eyes[0].height / 2);
                Point rightEyeCenter(eyes[1].x + eyes[1].width / 2, eyes[1].y + eyes[1].height / 2);

                //计算眼睛长宽比
                double eyeWidth = abs(rightEyeCenter.x - leftEyeCenter.x);
                double leftEyeHeight = abs(eyes[0].y - eyes[0].height / 2 - eyes[0].y + eyes[0].height);
                double rightEyeHeight = abs(eyes[1].y - eyes[1].height / 2 - eyes[1].y + eyes[1].height);
                eyeAspectRatio = (leftEyeHeight + rightEyeHeight) / (2.0 * eyeWidth);
            }

            //判断疲劳驾驶
            if (eyeAspectRatio < 0.25)
            {
                putText(frame, "疲劳驾驶", Point(10, 50), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2);
            }
            else
            {
                putText(frame, "未疲劳驾驶", Point(10, 50), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, Scalar(0, 255, 0), 2);
            }
        }

        imshow("疲劳驾驶识别", frame); //显示图像
        if (waitKey(30) == 27) //等待按键，如果按下ESC键则退出循环
        {
            break;
        }
    }

    cap.release(); //释放摄像头
    destroyAllWindows(); //关闭所有窗口
    return 0;
}

这份代码通过检测人脸和眼睛来判断是否疲劳驾驶，需要使用到OpenCV中的Haar级联分类器。代码中使用了两个分类器，一个用于检测人脸，另一个用于检测眼睛。如果检测到两只眼睛，就计算出眼睛长宽比，根据长宽比判断是否疲劳驾驶。如果长宽比小于0.25，则判断为疲劳驾驶。最后将结果显示在图像上。