如何使用OpenCV-Python-dlib实现有关闭眼的检测、眨眼次数的计算？（附源码，绝对可用）

OpenCV杂谈_10

一. 需要做的前期准备

环境配置：
Python版本：3.6.0（这里需要注意一下，如果你的python版本为>=3.9，对于dlib包的导入将会很困难，具体导入方法博主还没有解决）
功能包：scipy （1.5.4）、imutils （0.5.4）、argparse （1.4.0）、dlib （19.22.0）、opencv-python （4.5.2.54）
如果想要对录制好的视频进行处理则需要提前获得的视频
下载shape_predictor_68_face_landmarks.dat，作者把它传到了云盘里，需要的自取：链接在此提取码：demo
一个用的顺手的IDE（本人推荐Pycharm）

二. 须知

68 points face landmark：
眼睛距离计算

三. 源码如下（闭眼检测）

import cv2
import dlib
from scipy.spatial import distancedef calculate_EAR(eye):
"""计算眼睛之间的距离"""A = distance.euclidean(eye[1], eye[5])B = distance.euclidean(eye[2], eye[4])C = distance.euclidean(eye[0], eye[3])ear_aspect_ratio = (A + B) / (2.0 * C)return ear_aspect_ratio# 读取webcamera、dector、dat文件
cap = cv2.VideoCapture(0)
hog_face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()
dlib_facelandmark = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")# 循环处理
while True:_, frame = cap.read()gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转灰度faces = hog_face_detector(gray)  # 检测脸部特征点for face in faces:face_landmarks = dlib_facelandmark(gray, face)leftEye = []rightEye = []# 找左眼 for n in range(36, 42):  # 36~41 代表左眼x = face_landmarks.part(n).xy = face_landmarks.part(n).yleftEye.append((x, y))next_point = n + 1if n == 41:  # 绕回来好实现最后对眼睛的画圈next_point = 36x2 = face_landmarks.part(next_point).xy2 = face_landmarks.part(next_point).ycv2.line(frame, (x, y), (x2, y2), (0, 255, 0), 1)  # 圈出左眼# 找右眼for n in range(42, 48):  # 42~47代表右眼x = face_landmarks.part(n).xy = face_landmarks.part(n).yrightEye.append((x, y))next_point = n + 1if n == 47:  # 绕回来好实现对眼睛的画圈next_point = 42x2 = face_landmarks.part(next_point).xy2 = face_landmarks.part(next_point).ycv2.line(frame, (x, y), (x2, y2), (0, 255, 0), 1)  # 圈出右眼# 计算每只眼睛的睁开程度left_ear = calculate_EAR(leftEye)right_ear = calculate_EAR(rightEye)# 做个平均EAR = (left_ear + right_ear) / 2EAR = round(EAR, 2)if EAR < 0.26:  # 如果距离小于0.26，进行提示cv2.putText(frame, "WAKE UP", (20, 100),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 3, (0, 0, 255), 4)cv2.putText(frame, "Are you Sleepy?", (20, 400),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0, 0, 255), 4)print("!!!")print(EAR)cv2.imshow("Are you Sleepy", frame)key = cv2.waitKey(1)if key == 27:break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

四. 源码如下（眨眼次数计算，注释懒得写成中文了，自行理解）

from scipy.spatial import distance as dist
from imutils.video import FileVideoStream
from imutils.video import VideoStream
from imutils import face_utils
import imutils
import time
import dlib
import cv2def eye_aspect_ratio(eye):# compute the euclidean distances between the two sets of vertical eye landmarks (x, y)-coordinatesA = dist.euclidean(eye[1], eye[5])B = dist.euclidean(eye[2], eye[4])# compute the euclidean distance between the horizontal eye landmark (x, y)-coordinatesC = dist.euclidean(eye[0], eye[3])# compute the eye aspect ratioear = (A + B) / (2.0 * C)# return the eye aspect ratioreturn ear# read the dat file and video to be processed
p = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat'
v = "video.mp4"# 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 = 0.25
EYE_AR_CONSEC_FRAMES = 2# initialize the frame counters and the total number of blinks
COUNTER = 0
TOTAL = 0# initialize dlib's face detector (HOG-based) and then create the facial landmark predictorprint("[INFO] loading facial landmark predictor...")
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(p)# grab the indexes of the facial landmarks for the left and right eye, respectively
(lStart, lEnd) = face_utils.FACIAL_LANDMARKS_IDXS["left_eye"]
(rStart, rEnd) = face_utils.FACIAL_LANDMARKS_IDXS["right_eye"]# start the video stream thread
print("[INFO] starting video stream thread...")# when you want use your wbcamera un# these two lines
# vs = FileVideoStream(v).start()
# fileStream = True# when you want to read videos use these two lines
vs = VideoStream(src=0).start()
fileStream = Falsetime.sleep(1.0)# loop over frames from the video stream
while True:# if this is a file video stream, then we need to check if there any more frames left in the buffer to processif fileStream and not vs.more():break# grab the frame from the threaded video file stream, resize it, and convert it# to grayscale channels)frame = vs.read()frame = imutils.resize(frame, width=450)gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)rects = detector(gray, 0)# loop over the face detectionsfor rect in rects:# determine the facial landmarks for the face region, then convert# the facial landmark (x, y)-coordinates to a NumPy arrayshape = predictor(gray, rect)shape = face_utils.shape_to_np(shape)# extract the left and right eye coordinates, then use the coordinates to compute the eye aspect ratio for both eyesleftEye = shape[lStart:lEnd]rightEye = shape[rStart:rEnd]leftEAR = eye_aspect_ratio(leftEye)rightEAR = eye_aspect_ratio(rightEye)# average the eye aspect ratio together for both eyesear = (leftEAR + rightEAR) / 2.0# compute the convex hull for the left and right eye, then visualize each of the eyesleftEyeHull = cv2.convexHull(leftEye)rightEyeHull = cv2.convexHull(rightEye)cv2.drawContours(frame, [leftEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1)cv2.drawContours(frame, [rightEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1)# check to see if the eye aspect ratio is below the blink threshold, and if so, increment the blink frame counterif ear < EYE_AR_THRESH:COUNTER += 1# otherwise, the eye aspect ratio is not below the blink thresholdelse:# if the eyes were closed for a sufficient number of then increment the total number of blinksif COUNTER >= EYE_AR_CONSEC_FRAMES:TOTAL += 1# reset the eye frame counterCOUNTER = 0# draw the total number of blinks on the frame along with the computed eye aspect ratio for the framecv2.putText(frame, "Blinks: {}".format(TOTAL), (10, 30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)cv2.putText(frame, "EAR: {:.2f}".format(ear), (300, 30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)cv2.putText(frame, "COUNTER: {}".format(COUNTER), (140, 30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)# show the frame show the framecv2.imshow("Frame", frame)key = cv2.waitKey(1) & 0xFF# if the `q` key was pressed, break from the loopif key == ord("q"):break# cleanup
cv2.destroyAllWindows()
vs.stop()

五. 感悟与分享

有关闭眼检测的教程：https://www.youtube.com/watch?v=OCJSJ-anywc&t=305s&ab_channel=MisbahMohammed
有关眨眼次数计算的教程：https://www.pyimagesearch.com/2017/04/24/eye-blink-detection-opencv-python-dlib/
以上内容均为英文，且需要翻墙。
其实原理并不复杂，就是通过检测出眼睛，之后再计算眼皮之间的距离，来获得最终想要的数据。

如有问题，敬请指正。欢迎转载，但请注明出处。

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