资源简介
基于Dlib的疲劳检测程序，程序可以实现实时的疲劳检测，并实时提示疲劳报警（眼睛闭合和嘴巴张开），且检测精度较高。
代码片段和文件信息
#coding=utf-8
import numpy as np
import cv2
import dlib
from scipy.spatial import distance
import os
from imutils import face_utils
pwd = os.getcwd（）# 获取当前路径
model_path = os.path.join（pwd ‘model‘）# 模型文件夹路径
shape_detector_path = os.path.join（model_path ‘shape_predictor_68_face_landmarks.dat‘）# 人脸特征点检测模型路径
detector = dlib.get_frontal_face_detector（）# 人脸检测器
predictor = dlib.shape_predictor（shape_detector_path）# 人脸特征点检测器
EYE_AR_THRESH = 0.3# 眼睛EAR阈值
EYE_AR_CONSEC_frameS = 3# 当EAR小于阈值时，接连多少帧一定发生眨眼动作
MOUTH_AR_THRESH = 0.6# 嘴巴EAR阈值
MOUTH_AR_CONSEC_frameS = 3# 当EAR小于阈值时，接连多少帧一定发生张嘴动作
# 对应特征点的序号
RIGHT_EYE_START = 37 - 1
RIGHT_EYE_END = 42 - 1
LEFT_EYE_START = 43 - 1
LEFT_EYE_END = 48 - 1
MOUTH_START = 49 - 1
MOUTH_END = 60-1
def eye_aspect_ratio（eye）:
# print（eye）
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