请使用OpenCV库再写一份更简单的检测疲劳驾驶的C++代码

好的，以下是一份使用OpenCV库进行疲劳驾驶检测的C++代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 加载摄像头
    VideoCapture cap(0);
    if (!cap.isOpened())
    {
        cerr << "无法打开摄像头！" << endl;
        return -1;
    }

    // 设置检测阈值
    double threshold = 15.0;

    // 循环读取视频流
    while (true)
    {
        Mat frame;
        cap.read(frame);

        // 转换为灰度图像
        Mat gray;
        cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);

        // 对灰度图像进行高斯模糊
        GaussianBlur(gray, gray, Size(5, 5), 0);

        // 检测人眼
        CascadeClassifier eyes_cascade;
        eyes_cascade.load("haarcascade_eye.xml");
        vector<Rect> eyes;
        eyes_cascade.detectMultiScale(gray, eyes, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

        // 计算瞳孔区域的平均灰度值
        double pupil_avg = 0;
        int pupil_count = 0;
        for (size_t i = 0; i < eyes.size(); i++)
        {
            Point center(eyes[i].x + eyes[i].width / 2, eyes[i].y + eyes[i].height / 2);
            int radius = cvRound((eyes[i].width + eyes[i].height) * 0.25);
            circle(frame, center, radius, Scalar(0, 255, 0), 2);

            Mat eye_roi = gray(eyes[i]);
            Mat pupil;
            threshold(eye_roi, pupil, threshold, 255, THRESH_BINARY_INV);
            pupil_avg += mean(pupil)[0];
            pupil_count++;
        }
        if (pupil_count > 0)
        {
            pupil_avg /= pupil_count;
        }

        // 显示视频流和检测结果
        imshow("疲劳驾驶检测", frame);
        if (waitKey(1) == 'q')
        {
            break;
        }

        // 判断是否疲劳驾驶
        if (pupil_avg < 40)
        {
            cout << "驾驶员疑似疲劳驾驶！" << endl;
        }
    }

    return 0;
}

这份代码的实现原理是，通过OpenCV库中的Haar级联分类器来检测人眼，然后计算瞳孔区域的平均灰度值。如果平均灰度值过低，就说明驾驶员的眼睛很可能处于疲劳状态。如果检测到疲劳驾驶，则在控制台输出提示信息。同时，还会实时显示摄像头拍摄到的视频流和检测结果。