目錄
1.算法運行效果圖預覽
2.算法運行軟件版本
3.部分核心程序
4.算法理論概述
5.算法完整程序工程
1.算法運行效果圖預覽
(完整程序運行后無水印)
2.算法運行軟件版本
人工智能算法python程序運行環境安裝步驟整理_本地ai 運行 python-CSDN博客
3.部分核心程序
（完整版代碼包含詳細中文注釋和操作步驟視頻）
...................................................................................while True:frame_counter +=1 # 幀計數器ret, frame = camera.read() # 從相機獲取幀if not ret: break # 沒有更多幀則退出frame = cv.resize(frame, None, fx=1.5, fy=1.5, interpolation=cv.INTER_CUBIC)frame_height, frame_width= frame.shape[:2]rgb_frame = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_RGB2BGR)results = face_mesh.process(rgb_frame)if results.multi_face_landmarks:mesh_coords = landmarksDetection(frame, results, False)ratio = blinkRatio(frame, mesh_coords, RIGHT_EYE, LEFT_EYE)if ratio >2.85:CEF_COUNTER +=1else:if CEF_COUNTER>CLOSED_EYES_FRAME:TOTAL_BLINKS +=1CEF_COUNTER =0colorBackgroundText(frame, f'Total blink times: {TOTAL_BLINKS}', FONTS, 0.85, (10,50),2)
0Y_0064.算法理論概述
? ? ? ?MediaPipe是一個跨平臺的機器學習框架，用于處理和分析視頻流中的圖像數據。它提供了一系列的預訓練模型和工具，能夠檢測和跟蹤人體的各種特征，包括面部特征點。
? ? ? ?眨眼檢測原理：眼睛的狀態變化（睜開或閉合）會導致眼睛周圍的面部特征點的位置和幾何關系發生變化。通過 MediaPipe 檢測出眼睛區域的關鍵特征點，分析這些特征點的坐標信息及其動態變化，來判斷眼睛是否處于眨眼狀態。例如，計算眼睛縱橫比（Eye Aspect Ratio，EAR），當 EAR低于某個閾值且持續一定時間，就認為發生了一次眨眼。
? ? ? ?MediaPipe提供了多種用于面部特征點檢測的模型，如輕量級的解決方案和高精度的模型。根據實際應用場景和計算資源的限制，選擇合適的模型。例如，對于實時性要求較高的移動設備應用，可以選擇輕量級模型；對于對精度要求較高的桌面應用，可以選擇高精度模型。
? ? ? ?在MediaPipe面部特征點檢測模型的基礎上，構建眨眼檢測模型。該模型主要基于眼睛特征點的坐標信息來判斷眨眼行為。通常會計算一些與眼睛狀態相關的特征參數，如眼睛縱橫比（EAR）。設眼睛的六個特征點坐標為(x1?,y1?)，(x2?,y2?)，?，(x6?,y6?)，則 EAR 的計算公式為：
? ? ? ?一般來說，當眼睛睜開時，EAR值較大；當眼睛閉合時，EAR值較小。通過大量的實驗數據，可以確定一個合適的閾值T，當EAR<T時，認為眼睛處于閉合狀態。
? ? ? ?將訓練好的模型應用于實時視頻流或圖像序列中。對于每一幀圖像，首先通過 MediaPipe 的面部特征點檢測模型獲取眼睛區域的特征點坐標，然后根據 EAR 公式計算眼睛縱橫比。將計算得到的 EAR 值與閾值T進行比較，如果EAR<T，則認為眼睛處于閉合狀態；如果EAR≥T，則認為眼睛處于睜開狀態。
? ? ?眨眼計數：為了實現眨眼計數功能，需要設置一個狀態變量來記錄眼睛的狀態（睜開或閉合）。當眼睛從睜開狀態變為閉合狀態時，開始計時；當眼睛從閉合狀態變為睜開狀態時，停止計時。如果閉合時間在一定范圍內（例如，0.1秒到0.5秒之間），則認為發生了一次眨眼，眨眼計數加1。通過這種方式，可以對視頻流中的眨眼行為進行實時檢測和計數。
? ? ? ?基于MediaPipe深度學習的眨眼檢測和計數系統通過利用MediaPipe強大的面部特征點檢測能力，結合深度學習算法對眼睛特征點的分析，實現了對眨眼行為的準確檢測和計數。通過不斷的優化和改進，可以使其在各種實際應用場景中發揮重要作用。
5.算法完整程序工程
OOOOO
OOO
O
