最新Python+OpenCV+dlib汽车驾驶员疲劳驾驶检测!,2024年最新网易云java面试

简介: 最新Python+OpenCV+dlib汽车驾驶员疲劳驾驶检测!,2024年最新网易云java面试

dlib :一个很经典的用于图像处理的开源库,shape_predictor_68_face_landmarks.dat是一个用于人脸68个关键点检测的dat模型库,使用这个模型库可以很方便地进行人脸检测,并进行简单的应用。

代码思路

第一步:使用dlib.get_frontal_face_detector() 获得脸部位置检测器

第二步:使用dlib.shape_predictor获得脸部特征位置检测器

第三步:分别获取左右眼面部标志的索引

第四步:打开cv2 本地摄像头

第五步:从视频流进行循环,读取图片,并对图片做维度扩大,并进灰度化

第六步:使用detector(gray, 0) 进行脸部位置检测

第七步:循环脸部位置信息,使用predictor(gray, rect)获得脸部特征位置的信息

第八步:将脸部特征信息转换为数组array的格式

第九步:提取左眼和右眼坐标

第十步:构造函数计算左右眼的EAR值,使用平均值作为最终的EAR

第十一步:使用cv2.convexHull获得凸包位置,使用drawContours画出轮廓位置进行画图操作

第十二步:进行画图操作,用矩形框标注人脸

第十三步:分别计算左眼和右眼的评分求平均作为最终的评分,如果小于阈值,则加1,如果连续3次都小于阈值,则表示进行了一次眨眼活动

第十四步:进行画图操作,68个特征点标识

第十五步:进行画图操作,同时使用cv2.putText将眨眼次数进行显示

第十六步:统计总眨眼次数大于50次屏幕显示睡着。

np.linalg.norm: 0.284s

dist.euclidean: 0.596s

所以看出np.linalg.norm()函数的运算速度要比dist.euclidean()快一点。所以用前者

(1)Python所有方向的学习路线(新版)

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新,知识体系更全面了。

(2)Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频,总共100多个,虽然没有那么全面,但是对于入门来说是没问题的,学完这些之后,你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

(3)100多个练手项目

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了,只是里面的项目比较多,水平也是参差不齐,大家可以挑自己能做的项目去练练。


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