基于Python實現(xiàn)打哈欠檢測詳解

更新時間：2022年04月12日 08:34:39 作者：川川菜鳥

這篇文章主要介紹了如何利用Python+OpenCV實現(xiàn)人打哈欠檢測，文中的示例代碼講解詳細(xì)，對我們學(xué)習(xí)Python有一定幫助，感興趣的可以了解一下

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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