OpenCV闭眼检测：完整代码实现教程
OpenCV是计算机视觉领域广泛应用的一种开源库，它提供了许多强大的图像处理功能。在许多应用中，有时需要进行闭眼检测，以确保人眼在特定情况下保持睁开。本文将介绍如何使用OpenCV库来实现闭眼检测的完整代码。
首先，我们需要安装OpenCV库。可以使用以下命令在Python环境中安装OpenCV：
python
pip install opencv-python
接下来，我们将导入所需的库：
python
import cv2
import dlib
from scipy.spatial import distance
我们还需要一个预训练的眼部检测模型，可以从dlib官方网站下载。下载完毕后，我们将提取眼部检测器的特征点：
python
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
(l_start, l_end) = (42, 48)
(r_start, r_end) = (36, 42)
在代码中，我们定义了左眼和右眼的起始和结束索引。这将帮助我们提取眼部特征。
下一步是定义一个函数，用于计算两个眼睛之间的欧氏距离：
python
def eye_aspect_ratio(eye):
A = distance.euclidean(eye[1], eye[5])
B = distance.euclidean(eye[2], eye[4])
C = distance.euclidean(eye[0], eye[3])
ear = (A + B) / (2.0 * C)
return ear
计算眼睛的宽度和高度，并返回它们的二维的欧氏距离。接下来，我们定义一个阈值来判断是否闭眼：
python
EAR_THRESH = 0.2
阈值可以根据实际应用进行调整。下面是主要的闭眼检测代码：
python
video_capture = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = video_capture.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = detector(gray, 0)
for rect in faces:
shape = predictor(gray, rect)
shape = shape_to_np(shape)
leftEye = shape[l_start:l_end]
rightEye = shape[r_start:r_end]
left_ear = eye_aspect_ratio(leftEye)
right_ear = eye_aspect_ratio(rightEye)
avg_ear = (left_ear + right_ear) / 2.0
# check if eyes are closed
if avg_ear < EAR_THRESH:
cv2.putText(frame, "Eyes Closed", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
# do something when eyes are closed
else:
cv2.putText(frame, "Eyes Open", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2)
# do something when eyes are open
cv2.imshow("Video", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()
在此代码中，我们首先从视频流中读取每一帧图像，在灰度图像上检测人脸，并将其转换为68个面部特征点。然后，我们提取左右眼的特征点，并计算左右眼的欧氏距离。接下来，我们求得平均欧氏距离，并根据阈值判断眼睛是否闭合。最后，我们通过在视频中显示文本来表示眼睛的状态。
通过以上步骤，我们已经完成了OpenCV的闭眼检测实现。可以根据实际需求进行修改和拓展，例如，当检测到闭眼时，可以触发警报或采取其他必要的措施。OpenCV库的强大功能为计算机视觉领域带来了许多创新应用的可能性。
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