基于Python实现打哈欠检测详解基于Python实现打哈欠检测详解

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基本思路
部分源码

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基本思路

在 OpenCV 中使用VideoCapture方法初始化视频渲染对象
创建灰度图像
导入预训练模型，识别脸部和人脸标志
计算上唇和下唇距离（其它类似）
创建唇边距离的If条件，满足则是打哈欠，不满足则只是简单的张嘴
显示帧/图像

部分源码

suc, frame = cam.read()# 读取不到退出if not suc:break# ---------FPS------------#ctime = time.time()fps = int(1 / (ctime - ptime))ptime = ctimecv2.putText(frame, f'FPS:{fps}', (frame.shape[1] - 120, frame.shape[0] - 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2,(0, 200, 0), 3)# ------检测人脸------## 转为灰度img_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces = face_model(img_gray)for face in faces:# 检测人脸，框起来-#x1 = face.left()y1 = face.top()x2 = face.right()y2 = face.bottom()# print(face.top())cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (200, 0, 00), 2)# ----------检测人脸标注-----------#shapes = landmark_model(img_gray, face)shape = face_utils.shape_to_np(shapes)# -------检测上下唇--------#lip = shape[48:60]cv2.drawContours(frame, [lip], -1, (0, 165, 255), thickness=3)# -------计算上下唇距离-----#lip_dist = cal_yawn(shape)# 打印距离# print(lip_dist)# 大于设定值，则认定是打哈欠if lip_dist > yawn_thresh:cv2.putText(frame, f'User Yawning!', (frame.shape[1] // 2 - 170, frame.shape[0] // 2),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0, 0, 200), 2)# 按字母q退出cv2.imshow('Webcam', frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break

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