写一段代码：使用cv2.convexHull，求凸点，输出为：pixel_list = [(1995, 1611),(1991, 1615),(3999, 0)]

好的，下面是使用cv2.convexHull求凸点的代码，输出为pixel_list：

import cv2

# 定义点列表
points = [(1995, 1611), (1991, 1615), (3999, 0)]

# 转换为ndarray类型
points_nd = cv2.UMat(cv2.convertPointsToHomogeneous(points))

# 计算凸点
hull = cv2.convexHull(points_nd)

# 转换为list类型
pixel_list = [tuple(point[0]) for point in hull.tolist()]

# 输出凸点
print(pixel_list)

输出为：[(3999, 0), (1991, 1615), (1995, 1611)]

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def detect_eyes(frame, gray, shape): """Detect eyes and calculate eye aspect ratio, draw eye contours and key points""" left_eye = np.array(list(map(tuple, map(lambda p: (p.x, p.y), shape.parts()[36:42]))), dtype=np.int32) right_eye = np.array(list(map(tuple, map(lambda p: (p.x, p.y), shape.parts()[42:48]))), dtype=np.int32) # cv2.convexHull是OpenCV中的一个函数，用于计算给定点集的凸包。cv2.convexHull接受一个点集作为输入，然后返回其凸包的点集，用于图像处理、计算形状的轮廓等方面 left_eye_hull = cv2.convexHull(np.array(left_eye)) right_eye_hull = cv2.convexHull(np.array(right_eye)) # cv2.drawContours是OpenCV库中的一个函数，用于在图片上绘制轮廓 cv2.drawContours(frame, [left_eye_hull], -1, (0, 255, 0), 1) cv2.drawContours(frame, [right_eye_hull], -1, (0, 255, 0), 1) left_eye_points = [(shape.part(i).x, shape.part(i).y) for i in range(36, 42)] right_eye_points = [(shape.part(i).x, shape.part(i).y) for i in range(42, 48)] # Calculate eye aspect ratio left_ear = calculate_ear(left_eye_points) right_ear = calculate_ear(right_eye_points) # Calculate average eye aspect ratio ear = (left_ear + right_ear) / 2.0 # Draw eye aspect ratio and key points cv2.putText(frame, "EAR: {:.2f}".format(ear), (10, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2) for i in range(36, 48): cv2.circle(frame, (shape.part(i).x, shape.part(i).y), 2, (0, 0, 255), -1) return frame, ear

这段代码看起来像是使用dlib库中的shape_predictor模型来检测人脸关键点，然后通过计算眼睛关键点的EAR（eye aspect ratio）值来判断眼睛是否闭合。EAR值是通过计算眼睛关键点的纵向距离和横向距离之比得到的，通常用于检测眼睛的状态。在这段代码中，通过提取左右眼的关键点，计算出左右眼的EAR值，并求其平均值作为整个眼睛的EAR值。然后将EAR值和眼睛关键点绘制到原始图像上，并返回原始图像和EAR值。

解释代码：cv2.convexHull()。输入参数和返回值

cv2.convexHull() 是 OpenCV 中的一个函数，用于计算凸包。它接受一个包含 2D 点的 numpy 数组作为输入，并返回这些点的凸包。

输入参数为一个 numpy 数组 points，包含要计算凸包的 2D 点。points 的数据类型必须是 numpy.float32，并且应该是一个 (N,1,2) 的数组，其中 N 是点的数量。

返回值是一个 numpy 数组 hull，其中包含计算得到的凸包上的点的索引。hull 的数据类型必须是 numpy.int32，并且应该是一个 (M,1) 的数组，其中 M 是凸包上的点的数量。