活体检测python_活体检测很复杂？仅使用opencv就能实现！（附源码）！

活体检测技术是一种基于人脸识别技术的生物特征识别技术，可以判断被识别者是否为真实的活体。虽然活体检测技术较为复杂，但是在使用OpenCV的情况下，也可以实现基础的活体检测。以下是一个使用OpenCV实现的活体检测的Python示例代码：

import cv2
import numpy as np

def get_landmarks(image, rects):
    landmarks = []
    for rect in rects:
        shape = predictor(image, rect)
        shape = face_utils.shape_to_np(shape)
        landmarks.append(shape)
    return landmarks

def get_face_area(rects):
    areas = []
    for rect in rects:
        areas.append(rect.width() * rect.height())
    return areas

def is_real_face(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    rects = detector(gray, 0)
    if len(rects) == 0:
        return False
    landmarks = get_landmarks(gray, rects)
    areas = get_face_area(rects)
    max_face_idx = np.argmax(areas)
    max_face = rects[max_face_idx]
    max_landmarks = landmarks[max_face_idx]
    is_real = False
    if len(max_landmarks) == 68:
        left_eye = max_landmarks[36:42]
        right_eye = max_landmarks[42:48]
        mouth = max_landmarks[48:68]
        left_eye_hull = cv2.convexHull(left_eye)
        right_eye_hull = cv2.convexHull(right_eye)
        mouth_hull = cv2.convexHull(mouth)
        cv2.drawContours(image, [left_eye_hull], -1, (0, 255, 0), 1)
        cv2.drawContours(image, [right_eye_hull], -1, (0, 255, 0), 1)
        cv2.drawContours(image, [mouth_hull], -1, (0, 255, 0), 1)
        ear_left = get_eye_aspect_ratio(left_eye)
        ear_right = get_eye_aspect_ratio(right_eye)
        mar = get_mouth_aspect_ratio(mouth)
        if ear_left > EAR_THRESH or ear_right > EAR_THRESH or mar < MAR_THRESH:
            is_real = True
    return is_real

该代码利用了OpenCV库提供的人脸检测、特征点定位、轮廓绘制等功能，实现了一个简单的活体检测功能。其中，主要的算法包括：

1. 使用人脸检测器检测人脸，并获取人脸特征点；
2. 利用特征点计算眼睛和嘴巴的长宽比，判断是否为真实人脸。

需要注意的是，该算法只是一个基础的活体检测算法，可能存在一定的误判率。在实际应用中，需要根据具体情况进行优化和改进。