将 eye_aspect_ratio(eye)改写成所有数据能用上的

函数：

def eye_aspect_ratio(eye):
    # 计算垂直方向的眼距
    vertical_dist_1 = np.linalg.norm(eye[1] - eye[5])
    vertical_dist_2 = np.linalg.norm(eye[2] - eye[4])
    vertical_dist = (vertical_dist_1 + vertical_dist_2) / 2.0

    # 计算水平方向的眼距
    horizontal_dist = np.linalg.norm(eye[0] - eye[3])

    # 计算眼睛的纵横比
    ear = vertical_dist / horizontal_dist

    return ear

这个函数输入一个二维数组，表示眼睛的六个关键点坐标，输出眼睛的纵横比。这个函数将所有的数据都用上了，而不是只使用了部分数据。

相关问题

如何使用eye_aspect_ratio

Eye aspect ratio（EAR）是一种度量眼睛疲劳或睡眠状态的方法。它通过测量眼睑的开合程度来计算，以下是如何使用EAR的步骤：

1. 安装dlib和opencv库，并导入相关库。

import cv2
import dlib
from scipy.spatial import distance

2. 定义EAR函数，计算眼睛的EAR值。

def eye_aspect_ratio(eye):
  # 计算垂直方向上的两个点之间的距离
  A = distance.euclidean(eye[1], eye[5])
  B = distance.euclidean(eye[2], eye[4])
  # 计算水平方向上的一个点到另一个点之间的距离
  C = distance.euclidean(eye[0], eye[3])
  # 计算EAR值
  ear = (A + B) / (2.0 * C)
  return ear

其中，eye是一个包含6个点的元组，表示眼睛的六个关键点，分别是：

- 左眼：(36, 37, 38, 39, 40, 41)
- 右眼：(42, 43, 44, 45, 46, 47)

3. 加载人脸检测器和眼睛检测器，并使用它们来检测眼睛的位置。

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
  # 读取摄像头画面
  ret, frame = cap.read()
  
  # 转换为灰度图像
  gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  
  # 检测人脸
  faces = detector(gray, 0)
  
  for face in faces:
    # 检测眼睛
    leftEye = []
    rightEye = []
    landmarks = predictor(gray, face)
    for n in range(36, 48):
      x = landmarks.part(n).x
      y = landmarks.part(n).y
      if n < 42:
        leftEye.append((x, y))
      else:
        rightEye.append((x, y))
        
    # 计算EAR值
    leftEAR = eye_aspect_ratio(leftEye)
    rightEAR = eye_aspect_ratio(rightEye)
    
    # 绘制眼睛区域
    cv2.polylines(frame, [leftEye], True, (0, 255, 0), 1)
    cv2.polylines(frame, [rightEye], True, (0, 255, 0), 1)
    
    # 显示EAR值
    cv2.putText(frame, "Left EAR: {:.2f}".format(leftEAR), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
    cv2.putText(frame, "Right EAR: {:.2f}".format(rightEAR), (10, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
    
  # 显示画面
  cv2.imshow('frame', frame)
  
  # 按q键退出
  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break

# 释放摄像头
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

4. 运行程序，摄像头会打开并显示画面，同时会显示眼睛的EAR值和眼睛区域的轮廓。如果EAR值过低，表示眼睛疲劳或睡眠不足，需要休息一下。

left_eye_ratio = calculate_eye_ratio(eye_landmarks[36:42]) right_eye_ratio = calculate_eye_ratio(eye_landmarks[42:48])

这段代码是用来计算人脸图像中左右眼的长宽比（eye aspect ratio）的。其中，`eye_landmarks` 是一个包含人眼关键点的列表，`eye_landmarks[36:42]` 包含左眼的关键点，`eye_landmarks[42:48]` 包含右眼的关键点。`calculate_eye_ratio()` 函数是用来计算长宽比的，通常是通过测量眼睛上下两个关键点之间的距离，和眼睛左右两个关键点之间的距离来计算得到的。长宽比可以用来判断眼睛是否闭合，是人脸识别领域中常用的一个特征。