打哈欠检测 opencv

打哈欠检测是一种利用opencv图像处理技术来检测人的哈欠动作的方法。由于opencv提供了丰富的图像处理算法和函数库，因此可以方便地使用它来实现哈欠检测的功能。

首先，需要使用摄像头或视频文件捕获人脸图像序列。然后，使用opencv提供的人脸检测算法来识别人脸区域，获取人脸图像。

接下来，可以使用opencv的关键点检测算法来获取人脸的关键点位置，如嘴唇、鼻子等。使用这些关键点，可以计算嘴唇的形状和大小等特征。

接着，可以定义一些哈欠的特征，如嘴巴张开的程度或嘴唇的形态变化等。然后，根据这些特征，可以使用opencv的图像处理函数来判断人是否在打哈欠。例如，可以统计嘴巴打开的时间长度或嘴唇形态的变化幅度等。

最后，可以根据检测到的哈欠动作进行相应的处理。例如，可以通过发出警告声音或提示信息来提醒人保持清醒，或者通过连续打哈欠的次数来判断人的疲劳程度。

总之，打哈欠检测是一种利用opencv实现的基于图像处理的人体行为检测方法。通过分析人脸的特征和行为动作，可以判断人是否在打哈欠，并进行相应的处理。利用opencv丰富的图像处理算法和函数库，可以方便地实现这一功能。

相关问题

opencv 打哈欠判定

基于引用内容，可以使用OpenCV和Dlib库来实现打哈欠的判定。首先，需要使用Dlib库中的人脸特征点检测函数来获取嘴部的位置信息。然后，可以通过计算嘴部的宽度和高度的比例来判断是否为打哈欠的动作。

以下是一个示例代码：

import cv2
import dlib

# 加载Dlib的人脸检测器和68个关键点检测模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取视频流的帧
    ret, frame = cap.read()
    
    # 将帧转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 使用人脸检测器检测人脸
    faces = detector(gray)
    
    for face in faces:
        # 使用关键点检测器检测人脸的68个关键点
        landmarks = predictor(gray, face)
        
        # 获取嘴部的位置信息
        mouth_left = landmarks.part(48).x
        mouth_right = landmarks.part(54).x
        mouth_top = min(landmarks.part(51).y, landmarks.part(62).y)
        mouth_bottom = max(landmarks.part(57).y, landmarks.part(66).y)
        
        # 计算嘴部的宽度和高度的比例
        mouth_width = mouth_right - mouth_left
        mouth_height = mouth_bottom - mouth_top
        mouth_ratio = mouth_width / mouth_height
        
        # 判断是否为打哈欠的动作
        if mouth_ratio > 0.5:
            cv2.putText(frame, "Yawning", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
    
    # 显示视频流的帧
    cv2.imshow("Yawning Detection", frame)
    
    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头和关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码中使用了Dlib库中的人脸检测器和68个关键点检测模型，需要提前下载并将模型文件（shape_predictor_68_face_landmarks.dat）放置在代码所在的目录中。

疲劳检测opencv

基于OpenCV的疲劳检测是通过摄像头实时采集头部视频资料，并利用OpenCV进行人脸检测和dlib模型提取人脸的68个器官特征点来实现的。首先，通过EAR（眼睛纵横比）算法和AR（嘴巴纵横比）算法来区分眼部和嘴部的行为状态。通过设置合理的阈值来判断疲劳行为。同时，利用头部姿态估计方法根据俯仰角和滚转角信息来综合判断疲劳状态。基于MAR（嘴巴张开程度）算法的打哈欠频率检测也是一种常见的疲劳检测方法。通过Dlib和OpenCV获取嘴部关键节点，计算嘴部的张开程度（MAR），当嘴巴的连续张开时间超过一定阈值时，即判定为打哈欠行为。根据统计数据设定阈值，当一分钟内打哈欠次数超过一定次数时，判定为疲劳驾驶，并发出警报提醒。基于头部姿态的打盹检测也可以通过OpenCV实现，但具体的实现方法没有在引用中提到。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [基于opencv的疲劳检测系统（UI界面，附下载链接和安装部署步骤，代码含详细注释）](https://blog.csdn.net/qq_40088030/article/details/130674333)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [openCV实战-系列教程11：文档扫描OCR识别（图像轮廓/模版匹配）项目实战、源码解读](https://download.csdn.net/download/weixin_50592077/88275160)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]