在一定帧数里的眼部纵横比在疲劳检测中的具体代码

眼部纵横比是用来判断眼睛疲劳程度的一个指标，可以通过计算眼睛的长和宽的比例来得到。以下是一个简单的 Python 代码片段，可以计算在一定帧数中眼部纵横比的平均值：

import cv2
import dlib
from scipy.spatial import distance

# 初始化人脸检测器和关键点检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 初始化计数器和计算总纵横比的变量
count = 0
ratio_sum = 0

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 循环读取每一帧
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 人脸检测
    faces = detector(gray)

    # 如果检测到人脸
    if len(faces) > 0:
        # 关键点检测
        landmarks = predictor(gray, faces[0])
        left_eye = landmarks.part(36)
        right_eye = landmarks.part(45)

        # 计算纵横比
        ratio = distance.euclidean((left_eye.x, left_eye.y), (right_eye.x, right_eye.y)) / \
                distance.euclidean((landmarks.part(39).x, landmarks.part(39).y), (landmarks.part(42).x, landmarks.part(42).y))

        # 累加计数器和总纵横比
        count += 1
        ratio_sum += ratio

        # 在图像上绘制眼睛
        cv2.circle(frame, (left_eye.x, left_eye.y), 2, (0, 255, 0), -1)
        cv2.circle(frame, (right_eye.x, right_eye.y), 2, (0, 255, 0), -1)

    # 显示图像
    cv2.imshow("frame", frame)

    # 如果已经处理了一定的帧数
    if count == 30:
        # 计算平均纵横比
        ratio_avg = ratio_sum / count
        print("Eye aspect ratio:", ratio_avg)

        # 重置计数器和总纵横比
        count = 0
        ratio_sum = 0

    # 检测按键，如果是 q 键则退出循环
    if cv2.waitKey(1) == ord("q"):
        break

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

在上面的代码中，我们使用了 dlib 库来进行人脸和关键点检测，scipy 库来计算欧氏距离。我们在每一帧中都会检测眼睛并计算纵横比，当处理了一定的帧数之后就会计算这些帧中纵横比的平均值并输出。

请注意，以上代码并不是一个完整的疲劳检测系统，还需要结合其他指标和算法来进行综合判断。