python画一个视频中眼部长宽比变化折线图

首先，我们需要使用OpenCV库来读取视频中每一帧的图像，并使用dlib库来检测眼睛的位置和长宽比。然后，我们将这些数据记录下来，并使用Matplotlib库绘制折线图。

以下是一个示例代码，您可以根据需要进行修改：

import cv2
import dlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 使用dlib的预训练模型来检测眼睛位置
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 定义绘图参数
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 8)
plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 12
plt.rcParams['ytick.labelsize'] = 12
plt.xlabel('Frame Number', fontsize=14)
plt.ylabel('Eye Aspect Ratio', fontsize=14)

# 定义一些常量
LEFT_EYE_INDEX = [36, 37, 38, 39, 40, 41]
RIGHT_EYE_INDEX = [42, 43, 44, 45, 46, 47]

# 定义一个函数，用于计算每一帧的眼睛长宽比
def eye_aspect_ratio(eye):
    A = np.linalg.norm(eye[1] - eye[5])
    B = np.linalg.norm(eye[2] - eye[4])
    C = np.linalg.norm(eye[0] - eye[3])
    ear = (A + B) / (2.0 * C)
    return ear

# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")

# 定义一个空列表，用于存储每一帧的眼睛长宽比
ear_list = []

while True:
    # 读取一帧图像
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    # 转换图像为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用dlib的检测器检测人脸
    faces = detector(gray, 0)

    for face in faces:
        # 使用dlib的预测器来查找面部特征点
        landmarks = predictor(gray, face)

        # 提取左眼和右眼的坐标
        left_eye = np.array([(landmarks.part(i).x, landmarks.part(i).y) for i in LEFT_EYE_INDEX])
        right_eye = np.array([(landmarks.part(i).x, landmarks.part(i).y) for i in RIGHT_EYE_INDEX])

        # 计算左眼和右眼的长宽比
        left_ear = eye_aspect_ratio(left_eye)
        right_ear = eye_aspect_ratio(right_eye)

        # 计算平均长宽比
        ear = (left_ear + right_ear) / 2.0

        # 将眼睛长宽比保存到列表中
        ear_list.append(ear)

# 绘制眼睛长宽比随时间变化的折线图
plt.plot(ear_list)
plt.show()

请注意，该代码未经过完全测试，您可能需要根据自己的需求进行调整。