疲劳检测python

您好！要进行疲劳检测的Python实现，您可以使用一些计算机视觉和机器学习技术。以下是一个简单的示例，它使用dlib库和68个面部关键点检测器来检测面部特征，并使用眼睛长时间闭合来估计疲劳程度。

首先，确保您已经安装了dlib库和其他相关依赖项。然后，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库：

import dlib
import cv2
from scipy.spatial import distance

2. 定义一些辅助函数：

def eye_aspect_ratio(eye):
    # 计算眼睛纵横比
    A = distance.euclidean(eye[1], eye[5])
    B = distance.euclidean(eye[2], eye[4])
    C = distance.euclidean(eye[0], eye[3])
    ear = (A + B) / (2.0 * C)
    return ear

def detect_face_landmarks(gray_frame, detector, predictor):
    # 检测面部关键点
    rects = detector(gray_frame, 0)
    landmarks = []
    for rect in rects:
        shape = predictor(gray_frame, rect)
        for i in range(68):
            landmarks.append((shape.part(i).x, shape.part(i).y))
    return landmarks

3. 加载面部检测器和关键点预测器：

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

4. 打开摄像头并开始检测：

cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    landmarks = detect_face_landmarks(gray, detector, predictor)

    left_eye = landmarks[36:42]
    right_eye = landmarks[42:48]
    left_ear = eye_aspect_ratio(left_eye)
    right_ear = eye_aspect_ratio(right_eye)
    ear = (left_ear + right_ear) / 2.0

    cv2.putText(frame, "EAR: {:.2f}".format(ear), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)

    cv2.imshow("Frame", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个示例使用了面部关键点检测器来检测面部特征，并计算眼睛的纵横比（eye aspect ratio，EAR）作为疲劳指标。可以根据您的需求进行调整和扩展。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的疲劳检测可能需要更多的特征和模型来提高准确性。此外，为了实现更好的效果，您可能还需要进行数据集的训练和调优。