如何用python统计每分钟眨眼次数

要统计每分钟眨眼次数，你需要使用Python中的面部识别库，以及计时器和计数器来完成。下面是一个简单的程序示例：

import cv2
import dlib
from scipy.spatial import distance
from collections import deque
import time

# 定义计时器和计数器
start_time = time.time()
blink_counter = 0

# 定义形状预测器和面部检测器
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 定义距离比例，当距离大于这个比例时，认为眼睛闭合
EYE_AR_THRESH = 0.3
EYE_AR_CONSEC_FRAMES = 3

# 定义计数队列
blink_counter_queue = deque([], maxlen=10)

# 开启视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()

    # 检测面部
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    rects = detector(gray, 0)

    # 遍历每个面部
    for rect in rects:

        # 获取面部特征点
        shape = predictor(gray, rect)
        shape = shape_to_np(shape)

        # 计算眼睛长宽比
        left_eye = shape[36:42]
        right_eye = shape[42:48]
        left_ea = eye_aspect_ratio(left_eye)
        right_ea = eye_aspect_ratio(right_eye)
        ear = (left_ea + right_ea) / 2.0

        # 判断眼睛是否闭合
        if ear < EYE_AR_THRESH:
            blink_counter += 1

        # 绘制面部特征点和眼睛轮廓
        cv2.drawContours(frame, [left_eye_hull], -1, (0, 255, 0), 1)
        cv2.drawContours(frame, [right_eye_hull], -1, (0, 255, 0), 1)

    # 显示视频流
    cv2.imshow("Frame", frame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

    # 计算每分钟眨眼次数
    elapsed_time = time.time() - start_time
    if elapsed_time > 60:
        blink_counter_queue.append(blink_counter)
        blink_counter = 0
        start_time = time.time()

    if key == ord("q"):
        break

# 关闭视频流和窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

# 输出结果
blinks_per_minute = sum(blink_counter_queue) / 10
print("每分钟眨眼次数：", blinks_per_minute)

上述代码使用dlib库来检测面部，并计算眼睛的长宽比。当这个比例小于预定义的阈值时，程序会认为眼睛已经闭合。然后，程序会使用计数器来计算每分钟眨眼次数，并使用计数队列来平滑计数器的值。最后，程序会输出每分钟眨眼次数。