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，以下是一个简单的基于OpenCV的检测疲劳驾驶的C++代码：

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char* argv[])
{
    // 打开摄像头
    VideoCapture cap(0);
    if (!cap.isOpened())
    {
        cerr << "无法打开摄像头！" << endl;
        return -1;
    }

    // 设置检测参数
    double threshold = 0.2; // 眼睛闭合程度阈值
    int frames = 0; // 连续帧数
    int maxFrames = 30; // 最大连续帧数

    // 创建人脸识别分类器和眼睛识别分类器
    CascadeClassifier faceCascade("haarcascade_frontalface_default.xml");
    CascadeClassifier eyeCascade("haarcascade_eye.xml");

    while (true)
    {
        // 读取当前帧
        Mat frame;
        cap >> frame;

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

        // 检测人脸
        vector<Rect> faces;
        faceCascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.3, 5);

        // 对每个人脸进行处理
        for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)
        {
            // 绘制人脸矩形框
            rectangle(frame, faces[i], Scalar(0, 0, 255), 2);

            // 在人脸区域检测眼睛
            Mat faceROI = gray(faces[i]);
            vector<Rect> eyes;
            eyeCascade.detectMultiScale(faceROI, eyes, 1.1, 3);

            // 对每个眼睛进行处理
            for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++)
            {
                // 绘制眼睛矩形框
                Rect eyeRect = eyes[j];
                eyeRect.x += faces[i].x;
                eyeRect.y += faces[i].y;
                rectangle(frame, eyeRect, Scalar(255, 0, 0), 2);

                // 计算眼睛闭合程度
                float eyeAspectRatio = (float)eyeRect.width / (float)eyeRect.height;
                if (eyeAspectRatio < threshold)
                {
                    frames++;
                    if (frames >= maxFrames)
                    {
                        cout << "疲劳驾驶警告！" << endl;
                        frames = 0;
                    }
                }
                else
                {
                    frames = 0;
                }
            }
        }

        // 显示当前帧
        imshow("Video", frame);

        // 等待用户按下ESC键退出
        if (waitKey(30) == 27)
        {
            break;
        }
    }

    return 0;
}

在这个代码中，我们首先打开摄像头，然后设置检测参数。接下来，我们创建了人脸识别分类器和眼睛识别分类器，并在循环中不断读取当前帧进行处理。对于每一帧，我们首先将其转换为灰度图像，然后使用人脸识别分类器检测人脸。对于每个人脸，我们在其区域内使用眼睛识别分类器检测眼睛，并计算眼睛的闭合程度。如果连续几帧中眼睛闭合程度超过阈值，就认为司机处于疲劳驾驶状态。最后，我们将当前帧显示出来，并等待用户按下ESC键退出程序。