依靠人脸关键点检测疲劳驾驶代码
时间: 2023-11-11 20:05:44 浏览: 110
您好!对于依靠人脸关键点检测来判断疲劳驾驶的代码,您可以使用以下步骤:
1. 安装所需的库和依赖项:您需要安装 OpenCV 和 dlib 库。您可以使用以下命令在 Python 环境中安装它们:
```
pip install opencv-python
pip install dlib
```
2. 下载预训练的人脸关键点检测器模型:您可以从 dlib 官方网站下载预训练的模型文件 shape_predictor_68_face_landmarks.dat。
3. 编写代码:下面是一个简单的示例代码,用于检测人脸关键点并判断疲劳驾驶。
```python
import cv2
import dlib
# 加载人脸关键点检测器模型
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
# 加载人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 定义阈值,用于判断闭眼状态
eye_aspect_ratio_threshold = 0.3
# 定义函数计算眼睛长宽比
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
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = detector(gray)
for face in faces:
# 检测人脸关键点
landmarks = predictor(gray, face)
# 提取左眼和右眼的关键点坐标
left_eye = []
right_eye = []
for n in range(36, 42):
x = landmarks.part(n).x
y = landmarks.part(n).y
left_eye.append((x, y))
for n in range(42, 48):
x = landmarks.part(n).x
y = landmarks.part(n).y
right_eye.append((x, y))
# 计算眼睛长宽比
left_ear = eye_aspect_ratio(left_eye)
right_ear = eye_aspect_ratio(right_eye)
ear = (left_ear + right_ear) / 2.0
# 判断是否闭眼
if ear < eye_aspect_ratio_threshold:
cv2.putText(frame, "Drowsy", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
# 显示图像
cv2.imshow("Frame", frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,并且可能需要根据您的具体需求进行修改和优化。此外,您还可以根据需要添加其他功能,例如通过检测面部倾斜角度来判断疲劳驾驶。希望对您有所帮助!
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