if ear < eye_ar_thresh: counter += 1 if counter >= eye_ar_consec_frames: cv2.putText(frame, "Fatigue Detected!", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2) if mar > mouth_ar_thresh: counter = counter cv2.putText(frame, "Yawning detected!", (10, 90), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2) else: counter = 0

这段代码是用来检测司机是否疲劳的。它基于人脸特征（眼睛和嘴巴的比例）来检测。如果眼睛的纵横比小于阈值，则计数器加1，如果计数器连续达到一定帧数，则认为司机疲劳，并在画面上显示“疲劳检测！”。如果嘴巴的纵横比超过阈值，则认为司机打哈欠，并在画面上显示“检测到打哈欠！”。如果以上条件都不满足，则计数器归零。

相关问题

if ear < eye_ar_thresh: counter += 1 if counter >= eye_ar_consec_frames: cv2.putText(frame, "Fatigue Detected!", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2) if mar > mouth_ar_thresh: counter = counter cv2.putText(frame, "Yawning detected!", (10, 90), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2) else: counter = 0改进以上代码使得可以同时显示“Fatigue Detected"和"Yawning detectected"”

可以将两个判断条件合并到一起，如下所示：

if ear < eye_ar_thresh:
    counter += 1
    if counter >= eye_ar_consec_frames:
        cv2.putText(frame, "Fatigue Detected!", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
    if mar > mouth_ar_thresh:
        cv2.putText(frame, "Yawning detected!", (10, 90), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
else:
    counter = 0

这样，如果眼睛和嘴巴都符合条件，就会同时在画面上显示“Fatigue Detected"和"Yawning detectected"。如果只有一个符合条件，就只会显示相应的提示。如果都不符合条件，就不会有任何提示。

python通过计算机视觉识别驾驶员眼部特征实现判断驾驶员是否疲劳，写出代码

以下是通过OpenCV和dlib库进行人脸和眼部关键点检测，以及判断驾驶员是否疲劳的Python代码示例：

import cv2
import dlib

# 加载人脸检测器和眼部检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 定义常量
EYE_AR_THRESH = 0.23  # 眼睛长宽比阈值
EYE_AR_CONSEC_FRAMES = 15  # 连续帧数

# 初始化变量
COUNTER = 0  # 当前连续帧数
TOTAL = 0  # 检测到的总帧数

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取视频流
    ret, frame = cap.read()

    # 灰度化
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 人脸检测
    rects = detector(gray, 0)

    # 遍历检测到的人脸
    for rect in rects:
        # 检测眼部
        shape = predictor(gray, rect)
        left_eye = shape.part(36:42)
        right_eye = shape.part(42:48)

        # 计算眼睛长宽比
        left_eye_aspect_ratio = (left_eye[4].y - left_eye[1].y) / (left_eye[4].x - left_eye[0].x + 1e-6)
        right_eye_aspect_ratio = (right_eye[4].y - right_eye[1].y) / (right_eye[4].x - right_eye[0].x + 1e-6)

        # 计算平均眼睛长宽比
        ear = (left_eye_aspect_ratio + right_eye_aspect_ratio) / 2.0

        # 绘制眼部框和关键点
        left_eye_hull = cv2.convexHull(left_eye)
        right_eye_hull = cv2.convexHull(right_eye)
        cv2.drawContours(frame, [left_eye_hull], -1, (0, 255, 0), 1)
        cv2.drawContours(frame, [right_eye_hull], -1, (0, 255, 0), 1)
        for i in range(36, 48):
            cv2.circle(frame, (shape.part(i).x, shape.part(i).y), 2, (0, 0, 255), -1)

        # 判断疲劳
        if ear < EYE_AR_THRESH:
            COUNTER += 1
            if COUNTER >= EYE_AR_CONSEC_FRAMES:
                cv2.putText(frame, "Fatigue Detected!", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
        else:
            COUNTER = 0

        # 绘制眼睛长宽比
        cv2.putText(frame, "EAR: {:.2f}".format(ear), (10, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)

    # 绘制检测到的总帧数
    TOTAL += 1
    cv2.putText(frame, "Total Frames: {}".format(TOTAL), (10, 90), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)

    # 显示视频流
    cv2.imshow("Frame", frame)

    # 按q键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头
cap.release()

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，首先加载人脸检测器和眼部检测器。然后打开摄像头，不断读取视频流进行处理。对于每一帧，首先进行人脸检测，然后使用眼部检测器检测眼部，并计算眼睛长宽比。如果眼睛长宽比小于阈值，则认为驾驶员疲劳，连续帧数加1，否则连续帧数清零。如果连续帧数大于等于设定的连续帧数阈值，则认为驾驶员疲劳，显示提示信息。最后，将眼睛长宽比和检测到的总帧数绘制在视频流上，并显示出来。