经典面试问题及回答及答案人脸检测高级：疲劳检测(1)，Python应用性能优化

import the necessary packages

from scipy.spatial import distance as dist

from imutils.video import VideoStream

from imutils import face_utils

from threading import Thread

import numpy as np

import playsound

import argparse

import imutils

import time

import dlib

import cv2

导入们所需的 Python 包。

我们还需要 imutils 包，我的一系列计算机视觉和图像处理功能，以便更轻松地使用 OpenCV。

如果您的系统上还没有安装 imutils，您可以通过以下方式安装/升级 imutils：

pip install --upgrade imutils

还将导入 Thread 类，以便我们可以在与主线程不同的线程中播放我们的警报，以确保我们的脚本不会在警报响起时暂停执行。

为了真正播放我们的 WAV/MP3 闹钟，我们需要 playsound 库，这是一个纯 Python 的跨平台实现，用于播放简单的声音。

playsound 库可以通过 pip 方便地安装：

pip install playsound

但是，如果您使用的是 macOS（就像我为这个项目所做的那样），您还需要安装 pyobjc，否则当您实际尝试播放声音时，您将收到与 AppKit 相关的错误：

pip install pyobjc

接下来，我们需要定义 sound_alarm 函数，该函数播放音频文件：

def sound_alarm(path):

play an alarm sound

playsound.playsound(path)

定义 eye_aspect_ratio 函数，该函数用于计算垂直眼睛界标之间的距离与水平眼睛界标之间的距离之比：

def eye_aspect_ratio(eye):

compute the euclidean distances between the two sets of

vertical eye landmarks (x, y)-coordinates

A = dist.euclidean(eye[1], eye[5])

B = dist.euclidean(eye[2], eye[4])

compute the euclidean distance between the horizontal

eye landmark (x, y)-coordinates

C = dist.euclidean(eye[0], eye[3])

compute the eye aspect ratio

ear = (A + B) / (2.0 * C)

return the eye aspect ratio

return ear

由于OpenCV不能直接绘制中文，我们还需定义绘制中文的方法：

def cv2ImgAddText(img, text, left, top, textColor=(0, 255, 0), textSize=20):

if (isinstance(img, np.ndarray)): # 判断是否OpenCV图片类型

img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))

创建一个可以在给定图像上绘图的对象

draw = ImageDraw.Draw(img)

字体的格式

fontStyle = ImageFont.truetype(

“font/simsun.ttc”, textSize, encoding=“utf-8”)

绘制文本

draw.text((left, top), text, textColor, font=fontStyle,stroke_width=2)

转换回OpenCV格式

return cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)

接下来，定义命令行参数：

construct the argument parse and parse the arguments

ap = argparse.ArgumentParser()

ap.add_argument(“-p”, “–shape-predictor”, required=True,

help=“path to facial landmark predictor”)

ap.add_argument(“-v”, “–video”, type=str, default=“”,

help=“path to input video file”)

ap.add_argument(“-a”, “–alarm”, type=str, default=“”,

help=“path alarm .WAV file”)

ap.add_argument(“-w”, “–webcam”, type=int, default=0,

help=“index of webcam on system”)

args = vars(ap.parse_args())

犯困检测器需要一个命令行参数，后跟两个可选参数，每个参数的详细信息如下：

–shape-predictor ：这是 dlib 的预训练面部标志检测器的路径。 您可以使用本博文底部的“下载”部分将检测器和本教程的源代码一起下载。

–video：视频文件。本文用视频文件测试。

–alarm ：您可以在此处选择指定要用作警报的输入音频文件的路径。

–webcam ：此整数控制内置网络摄像头/USB 摄像头的索引。

定义了命令行参数，我们还需要定义几个重要的变量：

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 threshold for to set off the

alarm

EYE_AR_THRESH = 0.3

EYE_AR_CONSEC_FRAMES = 48

initialize the frame counter as well as a boolean used to

indicate if the alarm is going off

COUNTER = 0

ALARM_ON = False

定义了 EYE_AR_THRESH。如果眼睛纵横比低于此阈值，我们将开始计算人闭上眼睛的帧数。

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最后

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