本文共 1320 字，大约阅读时间需要 4 分钟。
使用 OpenCV 和 Python 检测视频流中的眨眼
在视频流分析中，检测眨眼动作是一个重要的应用场景。通过计算眼睛纵横比（EAR），我们可以有效地识别人在视频中是否发生了眨眼。这种方法不仅简单，而且在实时视频处理中表现优异。
1. 了解眼睛纵横比（EAR）
眼睛纵横比是基于面部标志的几何特性提出的一个指标。通过检测面部关键点，我们可以提取左右眼睛的坐标，并利用这些坐标计算眼睛的长宽比。
- 面部标志检测：首先，我们需要定位脸部的重要区域，包括眼睛、眉毛、鼻子、耳朵和嘴巴。这些区域的坐标可以通过预训练的面部标志检测器准确地定位。
- 眼睛坐标提取：根据面部标志的索引，我们可以分别提取左右眼睛的坐标。这些坐标的分布具有特定的几何规律。
2. 眼睛纵横比的计算
眼睛纵横比的计算公式基于左右眼睛的坐标。具体步骤如下：
垂直距离计算：计算左右眼睛两个垂直标志之间的欧氏距离。 水平距离计算：计算左右眼睛的一个水平标志之间的欧氏距离。 纵横比计算：将垂直距离之和除以水平距离的两倍，得到眼睛纵横比。 公式表示为：[ \text{EAR} = \frac{A + B}{2 \times C} ]其中：
- ( A ) 和 ( B ) 分别是左右眼睛的垂直标志距离。
- ( C ) 是左右眼睛的水平标志距离。
3. 实现眨眼检测
我们将通过以下步骤实现眨眼检测：
初始化参数：
- 定义眨眼阈值 ( \text{EYE_AR_THRESH} = 0.3 )。
- 定义连续眨眼帧数 ( \text{EYE_AR_CONSEC_FRAMES} = 3 )。
- 初始化眨眼计数器 ( \text{COUNTER} = 0 ) 和总眨眼次数 ( \text{TOTAL} = 0 )。
视频流处理：
- 使用
FileVideoStream 或 VideoStream 检索视频流。 - 按帧处理视频流，提取每一帧并转换为灰度图像。
面部标志检测：
- 使用 dlib 的人脸检测器检测面部区域。
- 应用面部标志预测器，提取面部关键点坐标。
眼睛纵横比计算：
- 提取左右眼睛的坐标，计算纵横比。
- 判断纵横比是否低于阈值，表示可能发生眨眼。
眨眼计数：
- 如果纵横比低于阈值，递增连续眨眼帧数。
- 如果连续帧数达到阈值，递增总眨眼次数，并重置帧数。
4. 应用实例
通过上述方法，我们可以实时检测视频流中的眨眼动作。以下是使用示例视频的命令行运行结果：
python detect_blinks.py \ --shape_predictor shape_predictor_68_face_landmarks.dat \ blink_detection_demo.mp4
5. 改进方法
为了提高眨眼检测的准确性，Soukupová 和 Čech 提出了一种基于多维特征向量的改进方法：
特征向量提取：构建基于肽链的 13 维特征向量。 分类器训练：使用线性 SVM 将特征向量分类为眨眼和非眨眼。 这种方法不仅保留了眼睛纵横比的简单性，还进一步提升了检测的鲁棒性。
通过上述方法，我们可以轻松实现视频流中的眨眼检测。该技术在人机交互、驾驶辅助和医疗监护等领域具有广泛应用潜力。
转载地址：http://llsfk.baihongyu.com/