驾驶员姿态识别python

驾驶员姿态识别是指通过计算机视觉技术来识别和分析驾驶员的姿态和动作，以实现对驾驶员状态的监测和评估。在Python中，可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来实现驾驶员姿态识别。

以下是一个简单的驾驶员姿态识别的Python代码示例：

import cv2
import mediapipe as mp

# 加载MediaPipe的姿势估计模型
mp_pose = mp.solutions.pose
pose = mp_pose.Pose()

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 将图像转换为RGB格式
    image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # 进行姿势估计
    results = pose.process(image)
    
    # 绘制关键点和骨架连接线
    if results.pose_landmarks:
        mp_pose.draw_landmarks(image, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS)
    
    # 显示结果图像
    cv2.imshow('Driver Pose Recognition', image)
    
    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

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

上述代码使用了MediaPipe库进行姿势估计，并通过OpenCV库实现了摄像头的读取和图像显示。你可以根据自己的需求进行进一步的处理和分析。