基于计算机视觉的疲劳驾驶检测python代码实现

基于计算机视觉的疲劳驾驶检测通常涉及实时分析驾驶员面部表情、眼睛运动等特征来判断其是否疲劳。以下是简化的Python代码框架，使用OpenCV库进行图像处理和dlib库进行人脸关键点检测：

import cv2
import dlib

# 加载预训练的人脸检测模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

def fatigue_detection(frame):
    # 转换到灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 检测人脸
    faces = detector(gray)
    
    for face in faces:
        # 提取关键点并计算眼睛之间的角度
        landmarks = predictor(gray, face)
        left_eye = (landmarks.part(dlib.FACIAL_LANDMARKS_IDX_LEFT_EYE)[0])
        right_eye = (landmarks.part(dlib.FACIAL_LANDMARKS_IDX_RIGHT_EYE)[0])
        
        # 计算眼睛张开程度和头部姿势
        eye_distance = ((right_eye.x - left_eye.x)**2 + (right_eye.y - left_eye.y)**2)**0.5
        head_tilt = calculate_head_tilt(landmarks)
        
        if is_fatigue(eye_distance, head_tilt):  # 自定义疲劳判断函数
            # 显示警告或采取其他动作
            show_alert()

# 自定义函数，根据眼睛距离和头倾斜度判断疲劳
def is_fatigue(eye_distance, head_tilt):
    # 规则可以根据实际研究调整
    return eye_distance < threshold or head_tilt > fatigue_threshold

# 头部姿态计算函数（这里简化了）
def calculate_head_tilt(landmarks):
    # 使用人脸关键点计算
    pass

# 显示警告或记录
def show_alert():
    frame = cv2.putText(frame, "Distracted!", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)

# 主循环
while True:
    # 获取摄像头帧或视频流的一帧
    frame = ...
    fatigue_detection(frame)
    cv2.imshow("Driver Monitoring", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要更复杂的算法来准确判断疲劳，例如结合机器学习模型或深度学习网络。此外，还需要适当处理视频流和优化性能。