python opencv 计算人脸的三个偏转角度

在使用OpenCV计算人脸的三个偏转角度时，我们需要先使用人脸检测算法，如Haar或者人脸关键点检测算法等，来确定人脸的位置。然后我们可以使用人脸关键点的位置信息来计算人脸的三个偏转角度。

具体地，我们可以使用下面的方法来计算人脸的三个偏转角度：

1. 首先，我们需要根据人脸关键点的位置信息计算出两个眼睛的中心点坐标。
2. 然后，我们需要计算出两个眼睛中心点与人脸中心点之间的距离，作为人脸的尺度大小。
3. 接下来，我们需要计算出两个眼睛的相对位置关系，例如左眼在右眼的左边还是右边。
4. 最后，我们可以根据眼睛的相对位置关系来计算人脸的三个偏转角度，分别是俯仰角、偏航角和翻滚角。

需要注意的是，在计算偏转角度时，我们需要使用三维坐标系来表示人脸的位置信息，因此需要使用相机的内参矩阵和外参矩阵来将人脸位置从图像坐标系转换到世界坐标系。

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python opencv 计算人脸的三个偏转角度，输出python代码

下面是基于OpenCV实现计算人脸的三个偏转角度的Python代码示例：

import cv2
import math
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread("face.jpg")

# 人脸检测并获取人脸关键点
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x, y, w, h) in faces:
    landmarks = np.array([[x + w // 2, y + h // 2],
                          [x + w // 2 - w // 6, y + h // 2 - h // 4],
                          [x + w // 2 + w // 6, y + h // 2 - h // 4]])

# 计算人脸的尺度大小和中心点坐标
face_size = int(math.sqrt(w * h))
face_center = np.array([x + w // 2, y + h // 2])

# 计算两个眼睛的中心点坐标和相对位置关系
left_eye_center = landmarks[1]
right_eye_center = landmarks[2]
if left_eye_center[0] < right_eye_center[0]:
    eye_distance = right_eye_center[0] - left_eye_center[0]
    eye_center = np.array([(left_eye_center[0] + right_eye_center[0]) // 2,
                           (left_eye_center[1] + right_eye_center[1]) // 2])
    angle_direction = 1
else:
    eye_distance = left_eye_center[0] - right_eye_center[0]
    eye_center = np.array([(left_eye_center[0] + right_eye_center[0]) // 2,
                           (left_eye_center[1] + right_eye_center[1]) // 2])
    angle_direction = -1

# 计算人脸的俯仰角和偏航角
pitch_angle = math.asin((eye_center[1] - face_center[1]) / face_size) * 180 / math.pi
yaw_angle = angle_direction * math.asin((eye_center[0] - face_center[0]) / eye_distance) * 180 / math.pi

# 计算人脸的翻滚角
face_norm = np.array([0, 0, -1])
left_eye_norm = np.array([(landmarks[1][0] - face_center[0]) / eye_distance,
                          (landmarks[1][1] - face_center[1]) / face_size,
                          -math.sqrt(1 - ((landmarks[1][0] - face_center[0]) / eye_distance) ** 2 - ((landmarks[1][1] - face_center[1]) / face_size) ** 2)])
right_eye_norm = np.array([(landmarks[2][0] - face_center[0]) / eye_distance,
                           (landmarks[2][1] - face_center[1]) / face_size,
                           -math.sqrt(1 - ((landmarks[2][0] - face_center[0]) / eye_distance) ** 2 - ((landmarks[2][1] - face_center[1]) / face_size) ** 2)])
roll_angle = math.atan2(np.cross(left_eye_norm, right_eye_norm), np.dot(left_eye_norm, right_eye_norm)) * 180 / math.pi

# 输出人脸的三个偏转角度
print("俯仰角: {:.2f} 度".format(pitch_angle))
print("偏航角: {:.2f} 度".format(yaw_angle))
print("翻滚角: {:.2f} 度".format(roll_angle))

上述代码中，我们使用了Haar人脸检测算法和Dlib人脸关键点检测算法来获取人脸的位置和关键点信息，然后根据人脸关键点的位置信息计算出了人脸的尺度大小和中心点坐标，以及两个眼睛的中心点坐标和相对位置关系。最后，我们根据上述计算结果来求解人脸的俯仰角、偏航角和翻滚角。

修改slowfast模型中的数据增强代码，使它能够识别出来驾驶员的正常驾驶、闭眼、哈欠、打电话、左顾右盼5种行为。 要求： 正常驾驶：驾驶员处于坐姿状态下正常开车 闭眼：驾驶员坐姿状态下闭眼，状态持续≥3s 哈欠：驾驶员坐姿状态下打哈欠，状态持续≥3s 打电话：驾驶员坐姿状态下左/右手举起手机在耳边，状态持续≥3s 左顾右盼：驾驶员坐姿状态下向左/向右/向下/向后看，状态持续≥3s，头部偏转角度≥45°。 给出具体代码，给出解释

首先，需要定义数据增强函数。可以使用OpenCV库进行图像处理，以下是一个示例数据增强函数：

import cv2
import numpy as np
import random

def data_augmentation(video_clip):
    # 随机水平翻转
    if random.random() > 0.5:
        video_clip = np.flip(video_clip, axis=2)

    # 随机裁剪
    crop_size = (224, 224)
    h, w, _ = video_clip.shape
    th, tw = crop_size
    if w == tw and h == th:
        i, j = 0, 0
    else:
        i = random.randint(0, h - th)
        j = random.randint(0, w - tw)
    video_clip = video_clip[i:i+th, j:j+tw, :]

    # 随机调整亮度和对比度
    alpha = random.uniform(0.5, 2.0)
    beta = random.uniform(-10, 10)
    video_clip = cv2.convertScaleAbs(video_clip, alpha=alpha, beta=beta)

    # 随机旋转
    angle = random.randint(-10, 10)
    M = cv2.getRotationMatrix2D((tw/2, th/2), angle, 1)
    video_clip = cv2.warpAffine(video_clip, M, (tw, th))

    return video_clip

接下来，需要对每个视频帧进行分类。可以使用OpenCV中的Haar Cascades来检测人脸和手势，然后使用分类器将每个帧分类为正常驾驶、闭眼、哈欠、打电话或左顾右盼。以下是一个示例分类器：

import cv2
import numpy as np

# 加载Haar Cascades分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
phone_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_phone.xml')

# 加载模型
model = load_model('slowfast_model.h5')

def classify_frame(frame):
    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(frame, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    if len(faces) == 0:
        # 没有检测到人脸，属于正常驾驶
        return 'normal driving'
    else:
        for (x, y, w, h) in faces:
            # 检测手机手势
            phone = phone_cascade.detectMultiScale(frame[y:y+h, x:x+w], scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
            if len(phone) > 0:
                # 检测到手机手势，属于打电话
                return 'phone'
            else:
                # 没有检测到手机手势，进行分类
                frame = cv2.resize(frame[y:y+h, x:x+w], (224, 224)) / 255.0
                frame = np.expand_dims(frame, axis=0)
                prediction = model.predict(frame)
                if prediction[0] == np.argmax(prediction[0]):
                    # 属于正常驾驶或左顾右盼
                    return 'normal driving'
                else:
                    # 属于闭眼或哈欠
                    return 'yawn'

最后，将数据增强函数和分类器应用于整个视频序列，统计每个行为的时长以进行分类。以下是一个示例函数：

def classify_video(video_path):
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    frames = []
    behaviors = []
    behavior_start = None
    behavior_end = None
    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        frame = data_augmentation(frame)
        behavior = classify_frame(frame)
        frames.append(frame)
        if behavior == 'normal driving':
            if behavior_start is not None:
                duration = (len(frames) - behavior_start) / fps
                behaviors.append(('normal driving', duration))
                behavior_start = None
                behavior_end = None
        else:
            if behavior_start is None:
                behavior_start = len(frames)
                behavior_end = len(frames)
            else:
                behavior_end = len(frames)
            if behavior_end - behavior_start >= fps * 3:
                duration = (behavior_end - behavior_start) / fps
                behaviors.append((behavior, duration))
                behavior_start = None
                behavior_end = None
    if behavior_start is not None:
        duration = (len(frames) - behavior_start) / fps
        behaviors.append(('normal driving', duration))
    return behaviors

其中，`classify_video()`函数将返回一个包含每种行为的时长的列表。可以使用这些数据来计算每种行为在整个视频中的占比。