# define two constants, one for the eye aspect ratio to indicate# blink and then a second constant for the number of consecutive# frames the eye must be below the thresholdEYE_AR_THRESH=0.3EYE_AR_CONSEC_FRAMES=3# initialize the frame counters and the total number of blinksCOUNTER=0TOTAL=0...
#loopoverthefacedetections forrectinrects: #确定面部区域的面部标志,然后 #将面部标志(x,y)坐标转换为NumPy数组 shape=predictor(gray,rect) shape=face_utils.shape_to_np(shape) #提取左右眼坐标,然后使用 #坐标来计算双眼的眼睛纵横比 leftEye=shape[lStart:lEnd] rightEye=shape[rStart:rEnd] leftEAR=...
get) face = frame[y:y+h,x:x+w] gray_face = gray[y:y+h,x:x+w] eyes = [] # Eyes detection # check first if eyes are open (with glasses taking into account) open_eyes_glasses = open_eyes_detector.detectMultiScale( gray_face, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30...
eye_status = '1' # we suppose the eyes are open # For each eye check wether the eye is closed. # If one is closed we conclude the eyes are closed for (ex,ey,ew,eh) in right_eye: color = (0,255,0) pred = predict(right_face[ey:ey+eh,ex:ex+ew],model) if pred == 'clo...
1.FaceDetection,人脸检测 废话不多说,先上代码 import numpy as np import cv2 # 人脸识别分类器 faceCascade = cv2.CascadeClassifier(r'C:\python3.7\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml') # 识别眼睛的分类器 eyeCascade = cv2.CascadeClassifier(r'C:\python3.7\Lib\site-package...
注意:如果您正在使用Python虚拟环境(OpenCV安装教程),请确保使用workon命令首先访问您的虚拟环境,然后安装/升级imutils。 例外的是dlib库,如果您的系统上没有安装dlib,请按照我的dlib安装教程配置您的机器。 接下来,我们将定义eye_aspect_ratio函数: 这个函数接受单一的参数,即给定的眼睛面部标志的(x,y)坐标 。
注意:如果您正在使用Python虚拟环境(OpenCV安装教程),请确保使用workon命令首先访问您的虚拟环境,然后安装/升级imutils。 例外的是dlib库,如果您的系统上没有安装dlib,请按照我的dlib安装教程配置您的机器。 接下来,我们将定义eye_aspect_ratio函数: defeye_aspect_ratio(eye):# compute the euclidean distances betwee...
python 确认你正在运行3.5(或以上)版本。 在解释器内部(将出现》》》),导入 OpenCV 库: importcv2 如果没有错误信息,则 OpenCV 已在你的 Python 虚拟环境中正确安装。 你还可以检查已安装的 OpenCV 版本: cv2.__version__ 将会出现3.3.0(或未来有可能发布更高版本)。
$python detect_blinks.py --shape-predictor shape_predictor_68_face_landmarks.dat --video blink_detection_demo.mp4 后来,在旅馆里,我记录下了眨眼检测器的实时流,并将其变成了屏幕录像。 要访问我的内置摄像头,我执行了下面的命令(注意取消注释正确的VideoStream类,如上所述): ...
eye_center = (x + x2 + w2//2, y + y2 + h2//2) radius =int(round((w2 + h2)*0.25)) frame = cv.circle(frame, eye_center, radius, (255,0,0),4) cv.imshow('Capture - Face detection', frame) parser = argparse.ArgumentParser(description='Code for Cascade Classifier tutorial.'...