Python是一種高效的編程語言，在人工智能和計算機視覺領域得到了廣泛的應用。睜眼閉眼檢測是計算機視覺領域的一項重要任務，Python可以通過OpenCV庫來實現這一功能。下面介紹Python實現睜眼閉眼檢測的方法。

import cv2
import dlib
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
def eyes_closed(image):
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
rects = detector(gray, 0)
for rect in rects:
shape = predictor(gray, rect)
left_eye = shape.part(36).x, shape.part(37).y
right_eye = shape.part(45).x, shape.part(46).y
lx, ly, lw, lh = cv2.boundingRect(np.array([left_eye]))
rx, ry, rw, rh = cv2.boundingRect(np.array([right_eye]))
cv2.rectangle(image, (lx, ly), (lx + lw, ly + lh), (0, 255, 0), 2)
cv2.rectangle(image, (rx, ry), (rx + rw, ry + rh), (0, 255, 0), 2)
left_eye_roi = gray[ly: ly + lh, lx: lx + lw]
right_eye_roi = gray[ry: ry + rh, rx: rx + rw]
left_eye_hull = cv2.convexHull(cv2.findContours(left_eye_roi.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2])
right_eye_hull = cv2.convexHull(cv2.findContours(right_eye_roi.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2])
cv2.drawContours(image, [left_eye_hull + (lx, ly)], -1, (0, 255, 0), 1)
cv2.drawContours(image, [right_eye_hull + (rx, ry)], -1, (0, 255, 0), 1)
left_eye_ratio = eye_aspect_ratio(left_eye_hull)
right_eye_ratio = eye_aspect_ratio(right_eye_hull)
eye_ratio = (left_eye_ratio + right_eye_ratio) / 2.0
if eye_ratio< 0.25:
return True
else:
return False
def eye_aspect_ratio(eye):
A = np.linalg.norm(eye[1] - eye[5])
B = np.linalg.norm(eye[2] - eye[4])
C = np.linalg.norm(eye[0] - eye[3])
ear = (A + B) / (2.0 * C)
return ear
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
if ret:
if eyes_closed(frame):
print("Eyes closed")
else:
print("Eyes open")
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

上面的代碼中，使用的是dlib庫來檢測面部區域和68個標志點的位置，并使用OpenCV來處理這些信息。使用凸包來找到眼睛區域，并計算眼睛的長寬比。如果長寬比小于0.25，則表示眼睛閉合，否則表示眼睛睜開。

通過Python實現睜眼閉眼檢測，可以應用于多個領域，如安防、護眼、游戲等。Python的開放性和易于編寫的特點，也讓眼動追蹤技術得到了更廣闊的應用前景。