【Python 计算机视觉】基于 Dlib+OpenCV 实现实时人眼疲劳检测（闭眼预警）

丨白色风车丨

525人浏览 · 2026-07-13 21:35:53

丨白色风车丨 · 2026-07-13 21:35:53 发布

2. 找不到 shape_predictor_68_face_landmarks.dat

3. 摄像头打不开

七、效果展示

八、项目拓展

一、项目简介

本次使用 Dlib + OpenCV + 68 点人脸关键点 实现实时眼部疲劳检测。通过 EAR（Eye Aspect Ratio，眼睛纵横比） 判断眼睛开合状态，连续多帧闭眼则触发疲劳预警，可用于疲劳驾驶检测、工位离岗瞌睡检测、课堂状态监测等场景。

本方案无需训练深度学习模型，传统视觉算法实时性高、代码轻量化、电脑可直接跑。

二、算法原理

1. 人脸 68 关键点

Dlib 经典 68 个人脸关键点中：

右眼：36–41
左眼：42–47

2. EAR 眼部纵横比公式

通过眼睛上下眼睑关键点欧式距离计算眼睛开合程度：

A、B：眼睛垂直方向距离
C：眼睛水平宽度
EAR = (A+B)/2C

核心规律

睁眼：EAR 数值较大
闭眼 / 眯眼：EAR 急剧下降常规阈值：EAR < 0.3 判定为闭眼

三、环境依赖

pip install numpy opencv-python dlib pillow scikit-learn

额外准备： shape_predictor_68_face_landmarks.dat 关键点模型文件

四、完整可运行代码

import numpy as np
import dlib
import cv2
from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances
from PIL import Image,ImageFont,ImageDraw

# 计算EAR眼睛纵横比
def eye_aspect_ratio(eye):
    A=euclidean_distances(eye[1].reshape(1,2),eye[5].reshape(1,2))
    B=euclidean_distances(eye[2].reshape(1,2),eye[4].reshape(1,2))
    C = euclidean_distances(eye[0].reshape(1, 2), eye[3].reshape(1, 2))
    ear=((A+B)/2.0)/C
    return ear

# OpenCV绘制中文（解决乱码）
def cv2AddChineseText(img, text, position, textColor=(0, 255, 0), textSize=50):
    if isinstance(img, np.ndarray):
        img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    fontStyle = ImageFont.truetype("simsun.ttc", textSize, encoding="utf-8")
    draw.text(position, text, textColor, font=fontStyle)
    return cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)

# 绘制眼部轮廓
def drawEye(frame, eye):
    eyeHull=cv2.convexHull(eye)
    cv2.drawContours(frame,[eyeHull],-1,(0,255,0),1)

# 初始化
COUNTER=0
detector=dlib.get_frontal_face_detector()
predictor=dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
cap=cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret,frame=cap.read()
    if not ret:
        break
    faces=detector(frame,0)
    for face in faces:
        shape=predictor(frame,face)
        shape=np.array([[p.x,p.y]for p in shape.parts()])
        # 截取左右眼关键点
        rightEye=shape[36:42]
        leftEye=shape[42:48]
        # 计算EAR
        rightEAR=eye_aspect_ratio(rightEye)
        leftEAR=eye_aspect_ratio(leftEye)
        ear=(leftEAR+rightEAR)/2.0

        # 连续闭眼判定疲劳
        if ear<0.3:
            COUNTER+=1
            if COUNTER>=50:
                frame=cv2AddChineseText(frame,"！！！危！！！",(250,250),textColor=(255,0,0))
        else:
            COUNTER=0

        # 绘制眼部轮廓
        drawEye(frame, leftEye)
        drawEye(frame, rightEye)
        # 显示实时EAR数值
        info="EAR:{:.2f}".format(ear[0][0])
        frame=cv2AddChineseText(frame,info,(0,30))

    cv2.imshow("Eye Fatigue Detect",frame)
    if cv2.waitKey(1)==27:
        break

cv2.destroyAllWindows()
cap.release()