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

时间: 2024-02-03 20:04:11 浏览: 69
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基于Python的驾驶员面部特征的疲劳检测系统源码

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: ```python 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。
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