人臉識別檢測運用模塊：opencv-python、dlib
opencv-python調用攝像頭，儲存圖像。dlib調用已訓練好的人臉特征圖，與圖像結合。
以下代碼為初始學習代碼，我的科研目的是，在此基礎上加入其他特征，提高疲勞精確度。
臉譜64特征點
#開始導入需要的模塊 import cv2#調用攝像頭 import dlib#調用識別檢測庫 from math import hypot import time import winsound#調用設備（筆記本）音響，提示疲勞 cap = cv2.VideoCapture(0)#打開筆記本的內置攝像頭，參數改為視頻位置則為打開視頻文件 detector = dlib.get_frontal_face_detector()#獲取人臉分類器 predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")#獲取人臉檢測器，提取特征點數 font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN#設置寫入文字的字體（在屏幕上的字體） #用於求上眼皮與下眼皮的重點 def midpoint(p1 ,p2): return int((p1.x + p2.x)/2), int((p1.y + p2.y)/2) #用於計算眼睛長寬比，獲取比值 def get_blinking_ratio(eye_points, facial_landmarks): left_point = (facial_landmarks.part(eye_points[0]).x, facial_landmarks.part(eye_points[0]).y) right_point = (facial_landmarks.part(eye_points[3]).x, facial_landmarks.part(eye_points[3]).y) #利用臉譜特征圖上的點，獲得人臉上眼睛兩邊的坐標 center_top = midpoint(facial_landmarks.part(eye_points[1]), facial_landmarks.part(eye_points[2])) center_bottom = midpoint(facial_landmarks.part(eye_points[5]), facial_landmarks.part(eye_points[4])) #利用臉譜特征圖上的點，獲得人臉上眼睛上下眼皮的坐標，同時計算中間點的坐標 hor_line = cv2.line(frame, left_point, right_point, (0,255,0), 3) ver_line = cv2.line(frame, center_top, center_bottom, (0,255,255), 3) #將眼睛左右與上下連成線，方便觀測 hor_line_lenght = hypot((left_point[0] - right_point[0]), (left_point[1] - right_point[1])) ver_line_lenght = hypot((center_top[0] - center_bottom[0]), (center_top[1] - center_bottom[1])) #利用hypot函數計算得出線段的長度 ratio = hor_line_lenght / ver_line_lenght #得到長寬比 return ratio #主程序，一直檢測眼睛睜眨，長寬比與一個定值（臨界點）比較，判斷是否疲勞且發出提示音 while True: _, frame = cap.read()#這個read是cv2中的方法，作用：按幀讀取畫面，返回兩個值（True，frame）有畫面是True，且賦值給frame gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#方法，作用：將攝像頭捕獲的視頻轉換為灰色並且保存，這樣方便判斷面部特征點 faces = detector(gray)#利用dlib庫，處理獲取的人臉畫面 #循環每一個畫面 for face in faces: landmarks = predictor(gray, face) left_eye_ratio = get_blinking_ratio([36, 37, 38, 39, 40, 41], landmarks) right_eye_ratio = get_blinking_ratio([42, 43, 44, 45, 46, 47], landmarks) #利用函數獲得左右眼的比值 blinking_ratio = (left_eye_ratio + right_eye_ratio) / 2 #取平均數 end = time.time()#記時，判斷閉眼時間 #檢測眼睛狀況 if blinking_ratio > 4.5: cv2.putText(frame, "CLOSE", (75, 250), font, 7, (255, 0, 255)) #方法，作用：在圖像上打印文字，設置字體，顏色，大小 else : cv2.putText(frame, "OPEN", (75, 250), font, 7, (0, 255, 0)) start = time.time()#記時 print("閉眼時間:%.2f秒"%(end-start))#獲取睜閉眼時間差 #判斷是否疲勞 if (end-start) > 2 : cv2.putText(frame, "TIRED", (200, 325), font, 7, (0, 0, 255)) duration = 1000 freq = 1000 winsound.Beep(freq, duration)#調用喇叭，設置聲音大小，與時間長短 cv2.imshow("Frame", frame)#方法，作用，創建一個窗口，將畫面投影到窗口中 #推出鍵設置，按Ese鍵退出 key = cv2.waitKey(1) if key == 27: break #釋放窗口，關閉攝像頭 cap.release() cv2.destroyAllWindows()