shape = predictor(gray, rect) left_eye = shape.part(36:42) right_eye = shape.part(42:48)
时间: 2024-02-14 13:12:21 浏览: 26
在这段代码中,您使用了错误的语法来指定列表中的元素范围。正确的语法是使用冒号(:)而不是使用一个冒号和一个数字(36:42)。所以,正确的代码应该是:
```
shape = predictor(gray, rect)
left_eye = shape.parts()[36:42]
right_eye = shape.parts()[42:48]
```
这样,您将能够正确地获取左眼和右眼的关键点。
相关问题
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
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。
用python语言以及cv2和dlib和numpy库函数实现人眼的放大和缩小
要用Python语言、cv2、dlib和numpy库函数实现人眼的放大和缩小,可以按照以下步骤进行:
1. 使用cv2库加载一张图像,并将其转换为灰度图像。
2. 使用dlib库的人脸检测器检测图像中的人脸,并使用dlib库的关键点检测器检测人脸上的关键点,其中包括两只眼睛。
3. 根据关键点坐标和眼睛大小,计算出放大或缩小的倍数,并使用cv2库的resize函数进行放大或缩小操作。
4. 将处理后的图像保存或显示出来。
以下是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
import dlib
import numpy as np
# 加载图像并转换为灰度图像
image = cv2.imread('example.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 加载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')
# 检测人脸并获取关键点坐标
rects = detector(gray, 0)
for rect in rects:
landmarks = predictor(gray, rect)
left_eye = (landmarks.part(36).x, landmarks.part(36).y)
right_eye = (landmarks.part(45).x, landmarks.part(45).y)
eye_size = int(np.sqrt((right_eye[1]-left_eye[1])**2 + (right_eye[0]-left_eye[0])**2))
# 计算放大或缩小的倍数
zoom_factor = 2
if zoom_factor > 1:
factor = zoom_factor * eye_size / image.shape[1]
else:
factor = zoom_factor
# 放大或缩小图像
resized_image = cv2.resize(image, (0, 0), fx=factor, fy=factor)
# 显示图像
cv2.imshow('Image', resized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
注意,这个示例代码只是一个简单的实现,实际使用时可能需要更多的代码来处理不同的图像、关键点检测器返回的关键点数量不同等情况。
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