Python利用OpenCV进行实时疲劳检测[源码&演示视频&部署教程]

简介：
本项目提供基于Python和OpenCV实现的眼部追踪与实时疲劳检测系统，包含详尽源代码、操作指南及演示视频。帮助开发者快速理解和部署该应用，适用于多种监控场景。 3. 检测方法 1）与传统的图像处理方法不同，该方法通常涉及以下几种组合： - 眼睛定位。 - 阈值找到眼睛的白色部分。 - 确定“白色”区域是否消失了一段时间（表示眨眼）。 相比之下，眼睛长宽比是一种更为优雅且简单的计算方式。它基于面部轮廓之间距离的比例进行计算。 参考相关资料，这种眨眼检测方法快速、高效且易于实现。 2）眼睛纵横比 我们可以通过脸部标志检测来定位脸上的关键区域，包括眼睛、眉毛、鼻子等。这使我们可以根据特定面部部分的索引提取相应的面部结构：在眨眼检测中，我们只关注两只眼睛。每只眼睛由六个（x, y）坐标表示，从左上角开始顺时针排列。 基于此图像，我们需要确定关键点，并计算这些坐标的宽度和高度之间的关系。根据Soukupová 和 Čech于2016年发表的论文《使用面部地标进行实时眼睛眨眼检测》的工作，我们可以得出一个反映这种关系的方程，称为眼睛纵横比（EAR）。