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《计算机视觉》—— 疲劳检测

article 2024/10/22 11:30:58

文章目录

一、疲劳检测实现的思想
二、代码实现

一、疲劳检测实现的思想

了解以下几篇文章有助于了解疲劳检测的方法
- 基于dlib库的人脸检测
  - https://blog.csdn.net/weixin_73504499/article/details/142977202?spm=1001.2014.3001.5501
- 基于dlib库的人脸关键点定位
  - https://blog.csdn.net/weixin_73504499/article/details/142990867?spm=1001.2014.3001.5501
- 基于dlib库的人脸关键部位的轮廓检测
  - https://blog.csdn.net/weixin_73504499/article/details/143027371?spm=1001.2014.3001.5501
实现疲劳检测的方法核心方法是通过眼睛的关键点定位来实现的，具体思想如下：
- 通过68个人脸关键点定位后的效果如下：
- 通过[36-41]和[42~45]这分别两组6个关键点来确定左眼和右眼的位置，眼睛的闭合程度会改变这些点的位置，因此可以通过这6个点来计算眼睛睁开时的宽高比
- 设定一个阈值来判断眼睛的闭合程度，低于这个阈值则表示眼睛处于非正常睁开状态，若长时间都低于这个阈值，则会判定为是处于疲劳状态
- 具体实现如下图
  - 取眼睛的6个关键点的上下两组点，分别求出两个距离，并取平均值，作为眼睛镇开时的高度
  - 取左右两个点，计算距离，作为眼睛镇开时的宽度
  - 高度与宽度的比值与设定的阈值进行比较，并做出判断

二、代码实现

好未写完！！！！！！！！！！！！！！！！

定义计算眼睛纵横比的函数

def eye_aspect_ratio(eye):
    A = euclidean_distances(eye[1].reshape(1, 2), eye[5].reshape(1, 2))
    B = euclidean_distances(eye[2].reshape(1, 2), eye[4].reshape(1, 2))
    C = euclidean_distances(eye[0].reshape(1, 2), eye[3].reshape(1, 2))
    ear = ((A + B) / 2.0) / C
    return ear

定义向图片中添加中文的函数

def cv2AddChineseText(img, text, position, textColor=(0, 255, 0), textSize=30):
    if (isinstance(img, np.ndarray)):  # 判断是否是OpenCV图片类型
        img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 实现 array 到 image 的转换
    draw = ImageDraw.Draw(img)  # 在img图片上创建一个绘图的对象
    # 字体的格式                       C 盘中的 Windows/Fonts 中，复制到此文件夹下可看到文件名
    fontStyle = ImageFont.truetype("simsun.ttc", textSize, encoding="utf-8")
    draw.text(position, text, textColor, font=fontStyle)  # 绘制文本
    return cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)  # 转换回 OpenCV 格式

完整代码：

import numpy as np
import dlib
import cv2
from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances    # 计算欧氏距离
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

"""------计算眼睛纵横比------"""
def eye_aspect_ratio(eye):
    A = euclidean_distances(eye[1].reshape(1, 2), eye[5].reshape(1, 2))
    B = euclidean_distances(eye[2].reshape(1, 2), eye[4].reshape(1, 2))
    C = euclidean_distances(eye[0].reshape(1, 2), eye[3].reshape(1, 2))
    ear = ((A + B) / 2.0) / C
    return ear

""" 向图片中添加中文 """
def cv2AddChineseText(img, text, position, textColor=(0, 255, 0), textSize=30):
    if (isinstance(img, np.ndarray)):  # 判断是否是OpenCV图片类型
        img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 实现 array 到 image 的转换
    draw = ImageDraw.Draw(img)  # 在img图片上创建一个绘图的对象
    # 字体的格式                       C 盘中的 Windows/Fonts 中，复制到此文件夹下可看到文件名
    fontStyle = ImageFont.truetype("simsun.ttc", textSize, encoding="utf-8")
    draw.text(position, text, textColor, font=fontStyle)  # 绘制文本
    return cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)  # 转换回 OpenCV 格式

""" 绘制眼眶凸包 """
def drawEye(eye):
    eyeHull = cv2.convexHull(eye)
    cv2.drawContours(frame, [eyeHull], -1, (0, 255, 0))


COUNTER = 0     # 闭眼持续次数统计
detector = dlib.get_frontal_face_detector()     # 构造脸部位置检测器
# 读取人脸关键点定位模型
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 打开摄像头或视频
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    frame = cv2.flip(frame, 1)

    faces = detector(frame, 0)  # # 获取人脸
    for face in faces:  # 循环遍历每一个人脸
        shape = predictor(frame, face)     # 获取关键点
        # 将关键点转换为坐标(x, y)的形式
        shape = np.array([[p.x, p.y] for p in shape.parts()])
        rightEye = shape[36:42]     # 右眼，关键点索引从36到41(不包含42)
        leftEye = shape[42:48]      # 左眼，关键点索引从42到47(不包含48)
        rightEAR = eye_aspect_ratio(rightEye)   # 计算右眼纵横比
        leftEAR = eye_aspect_ratio(leftEye)     # 计算左眼纵横比

        ear = (rightEAR + leftEAR) / 2.0        # 均值处理

        if ear < 0.3:   # 小于0.3认为闭眼，也可能是眨眼（可根据实际调整）
            COUNTER += 1    # 每检测到一次，将+1
            if COUNTER >= 50:   # 持续50帧都闭眼，则警报
                frame = cv2AddChineseText(frame, "!!!!危险!!!!", (250, 250))
        # 宽高比>0.3，则计数器清零、解除疲劳标志
        else:
            COUNTER = 0

        drawEye(leftEye)      # 绘制左跟凸包
        drawEye(rightEye)     # 绘制右眼凸包
        info = "EAR: {:.2f}".format(ear[0][0])
        frame = cv2AddChineseText(frame, info, (0, 30))     # 显示眼睛闭合程度值

    cv2.imshow("Frame", frame)

    # 检查是否按下ESC键(ASCII码27)，如果按下则退出循环
    if cv2.waitKey(10) == 27:
        break

# 释放摄像头资源
cap.release()
# 关闭所有OpenCV创建的窗口
cv2.destroyAllWindows()