毕设源码：基于dlib库的实时疲劳检测系统

资源摘要信息:"基于dlib库人脸表面特征的疲劳检测python源码+GUI界面+使用说明(毕设源码).zip" 该项目是针对计算机、自动化等相关专业学生的个人毕设项目，其核心功能是利用dlib库和人脸表面特征进行疲劳检测。项目涉及的三个主要部分包括打哈欠、眨眼和点头检测。通过对人脸朝向、位置、瞳孔朝向、眼睛开合度、眨眼频率、瞳孔收缩率等数据的实时计算，可以评估驾驶员的注意力集中程度，并及时给出安全提示，以预防疲劳驾驶导致的事故。 项目使用dlib库中的shape_predictor_68_face_landmarks.dat模型进行人脸68个关键点的检测。这些关键点包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部位的特征点，通过这些点可以进一步分析人眼和嘴部的动作，从而判断疲劳状态。项目中对于疲劳的视觉检测原理，主要依据人疲倦时会产生的一些生理变化，如眨眼频率增加、打哈欠等。 在眨眼的检测方面，项目采用计算眼睛的宽高比（EAR），通过对比当前帧与前一帧的差值来判断是否眨眼。当EAR低于预设阈值时，认为眼睛处于闭合状态。项目中还将眨眼的速度考虑在内，一般眨眼动作在1~3帧之间完成。 项目代码主要分为以下步骤： 1. 利用dlib库获取脸部位置和特征位置检测器。 2. 循环视频流，对每一帧图片进行处理，包括灰度化和特征点的提取。 3. 计算左右眼的EAR值，绘制面部特征点和眼睛的轮廓。 4. 当眨眼次数统计达到一定阈值时，显示睡眠警告。 项目包含GUI界面，方便用户交互，界面使用tkinter库实现，并通过tkinter_UI.exe文件启动。项目还包括了详细的使用说明，位于项目说明.md文件中，帮助用户更好地理解和使用该系统。 文件名称列表中的文件主要功能包括： - tkinter_UI.exe：可执行文件，用于启动GUI界面。 - 项目说明.md：包含项目的使用说明和安装步骤。 - detect_class.py：包含主要的检测逻辑和类定义。 - tkinter_UI.py：包含GUI界面的实现代码。 - convert.py：可能涉及图像或数据格式的转换。 - check.py：包含用于验证、检查功能的代码。 - extract_face.py：用于提取面部特征点的代码。 - evaluate.py：包含评估疲劳状态的算法。 - data_provider.py：可能用于提供训练和测试所需的数据集。 - load_and_process.py：用于加载和预处理图像数据。 项目整体上是对计算机视觉和图像处理技术的实际应用，特别是在安全监控、驾驶辅助系统等领域具有潜在的应用价值。对于学习Python编程、计算机视觉、图像处理的学生和开发者来说，该项目是一个很好的实践案例，可以作为进一步研究和开发的基础。