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。