在一段dlib眼部纵横比检测程序里，如何加入时间判断

要在dlib眼部纵横比检测程序中加入时间判断，您可以使用Python中的time模块来计算程序运行时间，并在达到指定时间后退出程序。

以下是一个示例程序，用于检测人脸并计算眼部纵横比，如果检测时间超过指定时间，则程序返回None。请注意，此示例程序仅用于演示目的，您需要根据您自己的应用场景进行修改。

import dlib
import cv2
import time

# 初始化dlib的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')

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

# 检测人脸并计算眼部纵横比
def detect_eyes(image, timeout):
    start_time = time.time()
    while True:
        # 获取灰度图像用于提高检测速度
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 使用dlib检测人脸
        faces = detector(gray, 0)
        # 如果未检测到人脸，返回None
        if len(faces) == 0:
            return None
        # 使用dlib获取人脸关键点
        shape = predictor(gray, faces[0])
        # 获取眼部坐标
        left_eye = shape[42:48]
        right_eye = shape[36:42]
        # 计算眼部纵横比
        left_ear = eye_aspect_ratio(left_eye)
        right_ear = eye_aspect_ratio(right_eye)
        ear = (left_ear + right_ear) / 2.0
        # 如果超时，返回None
        if time.time() - start_time > timeout:
            return None
        # 如果眼部纵横比小于阈值，返回True
        if ear < 0.25:
            return True

在这个示例程序中，我们定义了一个detect_eyes()函数用于检测人脸并计算眼部纵横比。函数将图像转换为灰度图像并使用dlib检测人脸。然后，我们使用dlib获取人脸关键点，并计算眼部纵横比。如果超过指定时间，则函数返回None。如果眼部纵横比小于阈值，则函数返回True。