Advertisement

利用OpenCV、Python和Dlib，开发了面部定位、眨眼和疲劳检测的代码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该项目利用OpenCV库以及Python编程语言中的Dlib库，开发了一套用于驾驶疲劳监测的代码系统。该系统涵盖了面部特征点定位、眨眼频率检测以及基于这些数据的疲劳状态评估功能。为了实现这些功能，代码中包含了shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件，该文件是用于精确捕捉面部关键点所必需的。目前，该代码系统已具备可运行能力，能够有效地进行驾驶疲劳的监测。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于OpenCV与Python及Dlib的面部标定、眨眼与疲劳检测代码
    优质
    本项目利用OpenCV、Python及Dlib库实现面部特征识别，包括关键点定位、眨眼频率计算和疲劳状态评估，为用户界面设计与健康监测提供技术支持。 基于OpenCV和Python的Dlib库实现驾驶疲劳监测代码。该代码包括面部标定、眨眼检测以及疲劳监测功能，并使用了shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件，确保可以顺利运行。
     
  • Win32平台的疲劳检测（眨眼、闭眼检测）
    优质
    本项目专注于开发一种基于Windows平台的眼部动作识别系统，通过监测用户眨眼和闭眼行为来评估其疲劳程度。 眨眼和闭眼检测可用于疲劳检测判定。该功能采用跨平台算法实现，在Windows 32位系统上运行需要电脑配备摄像头才能进行测试。
     
  • 高级人脸检测实战：利用OpenCV、Python和dlib进行眨眼检测.zip
    优质
    本项目为高级人脸检测教程，使用OpenCV、Python和dlib库实现精准眨眼检测。通过实践学习面部特征定位与分析技巧。 人脸检测实战高级：使用 OpenCV、Python 和 dlib 完成眨眼检测。详情请参阅相关文章。
     
  • Android平台的疲劳检测（闭眼/眨眼识别）
    优质
    本应用基于Android平台开发，利用摄像头实时监测用户眼睛状态，自动识别闭眼和眨眼动作，有效预防因疲劳驾驶或操作导致的安全事故。 Android版本的闭眼/眨眼检测可以在安卓手机上进行测试，请确保手机横屏放置。
     
  • MATLAB眼部和鼻部疲劳检测_GUI_.rar
    优质
    该资源为一款基于MATLAB开发的眼部及鼻部疲劳检测软件，采用图形用户界面设计，便于使用者进行实时监控与数据分析。 一、课题介绍 该课题是基于眼部和嘴部的疲劳驾驶检测系统。它包含一个人机交互界面（GUI），通过输入视频，进行分帧处理，并定位眼睛和嘴巴的位置，然后根据这些部位的张合度来判断驾驶员是否处于疲劳状态。 二、操作步骤 第一步：建议安装MATLAB 2010或更高版本，以确保软件兼容性良好。 第二步：启动MATLAB软件后，请点击界面上红色圈出的按钮，找到包含demo.m文件的目录，并将其加载到当前工作区中。 第三步：双击打开名为demo.m的文件。（注意不要误选.fig格式文件，否则可能会引发错误） 第四步：在界面中点击绿色“运行”按钮（如图所示）。 第五步：此时会弹出一个操作界面。请按照界面上显示的按钮顺序进行相关操作即可完成任务。
     
  • 使用OpenCV和Python结合dlib库进行眨眼及睁闭眼检测——实测高效
    优质
    本项目利用OpenCV与Python结合dlib库，实现精准的眼部状态（眨眼、睁闭眼）检测。经测试，该方法具有高效率和准确性，在人机交互领域应用广泛。 Mac、Ubuntu和树莓派环境下均可运行。
     
  • 基于YOLOV5和dlib的疲劳检测系统
    优质
    本项目开发了一套结合YOLOv5与dlib技术的实时疲劳驾驶监测系统。通过高效目标检测及面部特征精准识别，自动评估驾驶员注意力状态，旨在提高行车安全性。 基于Python实现的疲劳检测系统利用YOLOv5与dlib对人脸进行标记，并能够识别驾驶员打哈欠（规定时间内连续三次以上视为瞌睡）、抽烟、喝水及玩手机等行为。该系统实时显示眨眼次数、眼睛闭合程度、眨眼持续时间以及张嘴情况，包括嘴巴开度的测量。 此检测工具支持两种模式：使用摄像头实时监测或对视频文件进行分析。运行`video.py`脚本可以处理名为`input.mp4`的输入视频，并生成输出结果为`output.mp4`；而通过执行`main.py`则启用电脑内置摄像头来进行监控操作。为了顺利运行，需要先配置好Python环境（建议使用PyCharm和Anaconda），并安装必要的软件包及Pytorch-GPU环境。 若不熟悉GPU的设置过程，则可以选择在CPU环境下运行程序，尽管这会导致性能有所下降。
     
  • FatigueDetecting.zip_dll_opencv_闭眼_基于OpenCV的疲劳驾驶检测系统_疲劳驾驶检测
    优质
    本项目提供一个基于OpenCV的疲劳驾驶检测系统，通过分析驾驶员的眼睛状态（如闭眼时间）来判断其是否处于疲劳状态。使用FatigueDetecting.zip_dll_opencv文件进行操作和数据处理，旨在提升行车安全。 本项目中的FatigueDetecting.zip文件包含了一个基于OpenCV实现的疲劳驾驶检测系统。该系统的功能是通过分析驾驶员人脸特别是眼睛的状态来判断其是否处于闭眼状态，并据此评估是否存在疲劳驾驶的风险。 我们先了解一下OpenCV，这是一个跨平台库，支持多种编程语言如C++、Python和Java等。它提供了大量的图像处理函数与计算机视觉算法，包括特征匹配、图像分类、物体检测及人脸识别等。在本项目中，OpenCV主要用于人脸检测以及眼部特征分析。 首先进行的是人脸检测阶段，在这一环节里会使用到Haar级联分类器——一种经过大量样本训练的机器学习模型，能够高效地定位出图像中的面部区域。系统通过该技术来确定驾驶员的脸部位置。 接下来是闭眼状态识别过程。OpenCV可能利用了如眼睑形状、眼睛开口度等特征来进行分析。当监测到驾驶员的眼睛长时间处于关闭状态时，则认为其可能存在疲劳驾驶的风险，这通常涉及对眼睑边缘的检测和眼睛开口变化情况的监控技术应用。 项目中提到的vc+opencv工程指的是在一个Visual C++开发环境中创建的应用程序工程，并且包含了OpenCV的相关动态链接库。这种库文件可以被多个应用程序共享使用以节约资源占用空间。在本项目里，这些DLL库提供了所有必要的功能支持给开发者调用进行图像处理和视觉分析。 综上所述，FatigueDetecting项目利用了Visual C++环境中的OpenCV来实现实时的面部检测及闭眼状态识别，并通过监测驾驶员的眼部特征有效地判断疲劳驾驶的风险情况。这有助于提高行车安全性并为计算机视觉与智能交通系统领域的开发者提供参考实践案例。
     
  • Python-OpenCV疲劳检测代码（附带视频）
    优质
    本项目提供基于Python和OpenCV库实现的眼部特征识别及追踪算法，用于实时监测驾驶员或操作员是否出现疲劳驾驶迹象，并包含详细注释代码与演示视频。 该资源使用Python中的OpenCV库实现司机疲劳检测。更多详细信息可以参考相关博文。
     
  • OpenCV疲劳检测
    优质
    本项目利用OpenCV库开发，通过实时监控驾驶员面部特征变化，分析眼睛闭合时间等指标，有效识别驾驶过程中的疲劳状态，确保行车安全。 用OpenCV制作的疲劳检测程序已经调试好并可用，希望能帮助到车队驾驶员进行面部疲劳检测。