编号：A60
大小：80M
环境：Python3.8、OpenCV4.5、dlib、Pycharm2020
简介：疲劳检测原理

因为人在疲倦时大概会产生两种状态： 眨眼：正常人的眼睛每分钟大约要眨动10-15次，

每次眨眼大概0.2-0.4秒，如果疲倦时眨眼次数会增多，速度也会变慢。打哈欠：此时嘴

会长大而且会保持一定的状态。因此检测人是否疲劳可以从眼睛的开合度，眨眼频率，以

及嘴巴张合程度来判断一个人是否疲劳。

检测工具

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

来测量眼睛和嘴巴的欧氏距离。

运行展示

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频