在一段dlib眼部纵横比检测程序里，加入限定时间参数提取的代码python

好的，以下是一个简单的示例程序，用于检测眼部纵横比并在指定时间内返回结果：

import dlib
import time

predictor_path = 'path/to/shape_predictor_68_face_landmarks.dat'
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)

def detect_eye_aspect_ratio(shape):
    # 获取眼部坐标
    left_eye = shape[42:48]
    right_eye = shape[36:42]
    # 计算纵横比
    left_ear = eye_aspect_ratio(left_eye)
    right_ear = eye_aspect_ratio(right_eye)
    ear = (left_ear + right_ear) / 2.0
    return ear

def eye_aspect_ratio(eye):
    # 计算眼部纵横比
    A = dist.euclidean(eye[1], eye[5])
    B = dist.euclidean(eye[2], eye[4])
    C = dist.euclidean(eye[0], eye[3])
    ear = (A + B) / (2.0 * C)
    return ear

def detect_eyes(image, timeout):
    # 检测人脸
    start_time = time.time()
    faces = detector(image)
    if not faces:
        return None
    # 获取人脸关键点
    shape = predictor(image, faces[0])
    # 计算眼部纵横比
    ear = detect_eye_aspect_ratio(shape)
    # 检测时间是否超时
    while (time.time() - start_time) < timeout:
        # 检测人脸
        faces = detector(image)
        if not faces:
            return None
        # 获取人脸关键点
        shape = predictor(image, faces[0])
        # 计算眼部纵横比
        ear = detect_eye_aspect_ratio(shape)
    return ear

在这个例子中，我们使用dlib库检测人脸并计算眼部纵横比。我们还添加了一个timeout参数来限制检测时间。程序将在超时时返回None，否则将返回计算出的眼部纵横比。请注意，这只是一个示例程序，您需要根据您的具体应用场景进行修改。