写在前面

一个小项目，基于landmark眼睛检测判断是否疲劳驾驶。

整个工程用到的库包括如下

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import dlib  #调用HOG-based face landmark
import cv2
import imutils #对opencv简化，更方便使用

相关源码及文件已同步至github-detect_drowsiness

Windows安装dlib

windows下采用pip install 安装dlib会报错，~~目前采用的安装方式为，先安装cmake， boost，再下载dlib进行安装。~~

直接采用.whl安装即可。download

算法

基于landmark实现对人眼定位，通过计算纵宽比(EAR)判断睁眼还是闭眼。

代码实现

主要包括几个模块。

face landmark

该部分利用dlib库，基于HOG特征训练的人脸检测器及特征点定位。

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import dlib
detector=dlib.get_frontal_face_detector()#采用dlib人脸检测
predictor=dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')载入模型进行landmark

EAR计算

该部分采用imutils库，是一个基于opencv与matplot便捷使用库。

总结

该部分只是一个基于face landmark的功能扩展，其核心部分仍在于如何快速准确定位人脸及特征点标记。