基于ESP32-CAM疲劳检测代码

基于ESP32-CAM（Espressif System Python for Microcontrollers - Camera）的疲劳检测代码通常涉及到物联网(IoT)应用，它结合了ESP32微控制器的计算能力和摄像头模块来进行实时的人脸识别或视频分析。这类代码的目的是通过图像处理技术来识别用户的疲劳状态，例如通过分析眼睛闭合时间、头部姿势等指标。

下面是一个简化的步骤概述：

1. **安装库**：首先，需要安装`picamera`和`face_recognition`这样的Python库，用于摄像头控制和人脸检测。

pip install picamera face_recognition

2. **初始化硬件**：配置摄像头，获取实时视频流，并将其转换为RGB格式便于后续处理。

import cv2
camera = cv2.VideoCapture(0)

3. **人脸识别**：使用`face_recognition`库识别人脸并提取关键特征。

def detect_faces(frame):
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_recognition.face_locations(gray)
    return faces

4. **疲劳分析**：对检测到的人脸特征进行分析，比如通过比较眼睛开闭程度，如果闭眼时间过长，则判断为疲劳。

def is_fatigued(faces, frame):
    for (top, right, bottom, left) in faces:
        # 提取眼睛区域并进行分析...
    if fatigue_score > threshold:
        return True

5. **显示结果**：在屏幕上实时显示检测结果和警告信息。

while True:
    ret, frame = camera.read()
    faces = detect_faces(frame)
    if is_fatigued(faces, frame):
        display_warning()

6. **关闭资源**：程序结束时记得释放摄像头资源。

camera.release()
cv2.destroyAllWindows()