使用 OpenCV 和 Dlib 进行打哈欠检测

打哈欠是人类生理过程中一种自然现象，但是在驾驶、工作等需要保持高警觉度的场合，打哈欠会对安全和工作效率造成影响。因此，通过计算机视觉技术，检测人的打哈欠行为，可以提醒驾驶员或工作者采取措施，避免安全隐患和工作效率下降。

OpenCV 和 Dlib

OpenCV 和 Dlib 都是计算机视觉领域常用的库。OpenCV 支持多种编程语言，包括 C++、Python 等，是一个功能强大、易于使用、广泛应用的计算机视觉库。Dlib 是 C++ 语言编写的一组跨平台的机器学习工具，包括传统机器学习算法、深度学习算法等。

打哈欠检测流程

打哈欠检测的流程可以分为人脸检测、面部特征点检测和打哈欠检测三个步骤。

人脸检测

人脸检测是计算机视觉中的基础问题，其目标是在图像中检测出人脸的位置和大小。在 OpenCV 中，我们可以使用 Haar 特征分类器、LBP 特征分类器等进行人脸检测。在 Dlib 中，则可以使用基于 HOG 特征和 SVM 的人脸检测器。

面部特征点检测

在检测出人脸的位置和大小后，我们需要对人脸进行更加细致的检测，包括检测面部特征点的位置。在 OpenCV 中，我们可以使用基于 Haar 特征的面部特征点检测器。在 Dlib 中，则可以使用基于 HOG 特征和 SVM 的面部特征点检测器。

打哈欠检测

在检测出人脸的位置和面部特征点的位置后，我们可以通过计算嘴巴的形状和面部表情等特征，判断出人是否在打哈欠。在 OpenCV 中，我们可以使用人脸部位的几何形状和嘴部的面部特征点位置等信息，判断人是否在打哈欠。在 Dlib 中，则可以使用基于深度卷积神经网络的面部表情分类器来判断人是否在打哈欠。

代码实现

下面是使用 OpenCV 和 Dlib 进行打哈欠检测的 Python 代码实现：

import cv2
import dlib

# 加载基于 HOG 特征和 SVM 的人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 加载基于 HOG 特征和 SVM 的面部特征点检测器
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 加载基于深度卷积神经网络的面部表情分类器
face_expression_detector = dlib.cnn_face_detection_model_v1("mmod_human_face_detector.dat")

def detect_yawn(image):
    # 将图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用人脸检测器检测出所有的人脸
    faces = detector(gray, 0)

    # 遍历每一个检测出来的人脸
    for face in faces:
        # 使用面部特征点检测器检测出面部特征点的位置
        landmarks = predictor(gray, face)

        # 根据面部特征点的位置，检测出嘴巴的形状
        mouth_left_x = landmarks.part(48).x
        mouth_right_x = landmarks.part(54).x
        mouth_top_y = min(landmarks.part(50).y, landmarks.part(52).y)
        mouth_bottom_y = landmarks.part(56).y
        mouth_width = mouth_right_x - mouth_left_x
        mouth_height = mouth_bottom_y - mouth_top_y

        # 计算嘴巴的高宽比
        mouth_ratio = float(mouth_height) / float(mouth_width)

        # 检测嘴巴是否打开，即高宽比是否超过阈值
        if mouth_ratio > 0.24:
            # 使用面部表情分类器检测出面部表情
            face_expressions = face_expression_detector(image, 1)

            # 遍历每一个面部表情检测结果
            for face_expression in face_expressions:
                # 获取面部表情的类别和置信度
                face_expression_label = face_expression.rect.left()
                face_expression_confidence = face_expression.rect.top()

                # 如果面部表情类别为 “yawning”，并且置信度超过阈值，则判定为打哈欠
                if face_expression_label == "yawning" and face_expression_confidence > 0.9:
                    return True

    return False

总结

通过 OpenCV 和 Dlib，我们可以快速实现打哈欠检测功能。其中，人脸检测、面部特征点检测和打哈欠检测都是计算机视觉领域中的基础问题，是许多其他计算机视觉应用的基础。因此，掌握这些技术，并结合实际应用场景，可以实现更加复杂、实用的计算机视觉应用。