眨眼檢測是近年來應用廣泛的技術之一,可以應用于安全監控、醫療診斷、智能家居等領域。而使用Python來實現眨眼檢測,則因為Python強大的圖像處理庫和簡單易學的語法而備受青睞。
眨眼檢測的基本思路,就是通過計算眼瞼的開合程度,來判斷是否發生了眨眼。那么如何實現鼠標的控制呢?我們可以通過pyautogui庫來實現,該庫可以模擬鼠標移動、點擊等操作。
import cv2
import dlib
import numpy as np
import pyautogui
# 初始化相關參數
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
cap = cv2.VideoCapture(0)
counter = 0
flag = False
while True:
# 獲取視頻幀
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 用dlib庫檢測人臉
faces = detector(gray)
for face in faces:
landmarks = predictor(gray, face)
# 獲取左右眼關鍵點坐標
left_eye = []
right_eye = []
for i in range(36, 42):
left_eye.append((landmarks.part(i).x, landmarks.part(i).y))
for i in range(42, 48):
right_eye.append((landmarks.part(i).x, landmarks.part(i).y))
left_eye = np.array(left_eye)
right_eye = np.array(right_eye)
# 計算眼瞼開合程度
left_ear = eye_aspect_ratio(left_eye)
right_ear = eye_aspect_ratio(right_eye)
ear = (left_ear + right_ear) / 2
# 眼睛閉上并且已經開了2秒
if ear< 0.2:
counter += 1
if counter >= 5:
# 模擬鼠標點擊
pyautogui.click()
flag = True
else:
counter = 0
flag = False
# 顯示視頻幀
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
以上就是使用Python實現眨眼檢測并控制鼠標的基本流程。以后在應用中,可以根據實際情況進行優化和改進,提高檢測的準確性和實用性。