基于Python實(shí)現(xiàn)打哈欠檢測詳解
效果圖

基本思路
- 在 OpenCV 中使用VideoCapture方法初始化視頻渲染對象
- 創(chuàng)建灰度圖像
- 導(dǎo)入預(yù)訓(xùn)練模型,識別臉部和人臉標(biāo)志
- 計(jì)算上唇和下唇距離(其它類似)
- 創(chuàng)建唇邊距離的If條件,滿足則是打哈欠,不滿足則只是簡單的張嘴
- 顯示幀/圖像
部分源碼
suc, frame = cam.read()
# 讀取不到退出
if not suc:
break
# ---------FPS------------#
ctime = time.time()
fps = int(1 / (ctime - ptime))
ptime = ctime
cv2.putText(frame, f'FPS:{fps}', (frame.shape[1] - 120, frame.shape[0] - 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2,
(0, 200, 0), 3)
# ------檢測人臉------#
# 轉(zhuǎn)為灰度
img_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_model(img_gray)
for face in faces:
# 檢測人臉,框起來-#
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)
# ----------檢測人臉標(biāo)注-----------#
shapes = landmark_model(img_gray, face)
shape = face_utils.shape_to_np(shapes)
# -------檢測上下唇--------#
lip = shape[48:60]
cv2.drawContours(frame, [lip], -1, (0, 165, 255), thickness=3)
# -------計(jì)算上下唇距離-----#
lip_dist = cal_yawn(shape)
# 打印距離
# print(lip_dist)
# 大于設(shè)定值,則認(rèn)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
到此這篇關(guān)于基于Python實(shí)現(xiàn)打哈欠檢測詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python打哈欠檢測內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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