python实时打哈欠检测

1. 介绍

打哈欠是一种常见的生理现象，在人类中逐渐形成了普遍认知，如果能够及时发现和纠正这种现象，可能起到很好的改善调节人体状态的作用。因此，在本文中，我们将研究如何使用Python检测是否有人正在打哈欠。

2. 方法实现

2.1 视频流捕获

我们可以使用OpenCV库来打开计算机的摄像头并获取视频流。在Python中，首先需要通过以下代码来获取视频流：

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)

其中，0代表计算机中第一个可用的摄像头，如果计算机中有多个摄像头，可以使用1,2,……来代表不同的摄像头。

2.2 动态检测

我们可以使用OpenCV库提供的Haar级联分类器来检测视频流中是否出现了打哈欠的人。

import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
mouth_cascade = cv2.CascadeClassifier('Mouth.xml')
while(True):
    ret, frame = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    for (x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        roi_color = frame[y:y+h, x:x+w]
        mouth = mouth_cascade.detectMultiScale(roi_gray, 1.3, 5)
        for (mx,my,mw,mh) in mouth:
            if my > h / 2:
                cv2.rectangle(roi_color, (mx,my), (mx+mw,my+mh), (0,0,255), 2)
                print("Yawning detected")
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码中，我们首先使用Haar级联分类器来检测人脸，然后对于每个检测到的人脸，使用另一个级联分类器来检测嘴部。如果检测到的嘴部在人脸下半部分，则应该判定为正在打哈欠的状态。

2.3 参数调整

为了准确地检测出是否有人在打哈欠，我们需要对一些参数进行调整。

首先，我们可以调整级联分类器的参数。在上面的代码中，我们设置了检测人脸和嘴部的级联分类器的参数为1.3和5。这些参数控制检测算法的灵敏程度和检测特征的数量。如果检测过于敏感，可能会导致误检测，反之则可能会导致漏检。我们可以根据实际情况来调整这些参数。

其次，我们可以调整温度参数。在本文中，我们设置了temperature参数的值为0.6，这决定了算法生成下一个字符的随机程度。如果该参数较高，则算法生成的字符序列会更加随机，反之则较为确定。我们可以在程序中进行调整，并根据实际结果进行判定。

3. 结论

在本文中，我们研究了如何使用Python实现实时的打哈欠检测。我们首先使用OpenCV库获取视频流，并使用Haar级联分类器动态检测视频流中的人脸和嘴部，从而检测出是否有人正在打哈欠。我们还讨论了如何根据需要调整检测算法的参数，从而得到更准确的检测结果。