目录
1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
2.算法运行软件版本
人工智能算法python程序运行环境安装步骤整理_本地ai 运行 python-CSDN博客
3.部分核心程序
（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）
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while True:
frame_counter +=1 # 帧计数器
ret, frame = camera.read() # 从相机获取帧
if not ret:
break # 没有更多帧则退出
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 +=1
else:
if CEF_COUNTER>CLOSED_EYES_FRAME:
TOTAL_BLINKS +=1
CEF_COUNTER =0
colorBackgroundText(frame, f'Total blink times: {TOTAL_BLINKS}', FONTS, 0.85, (10,50),2)
0Y_0064.算法理论概述
MediaPipe是一个跨平台的机器学习框架，用于处理和分析视频流中的图像数据。它提供了一系列的预训练模型和工具，能够检测和跟踪人体的各种特征，包括面部特征点。
眨眼检测原理：眼睛的状态变化（睁开或闭合）会导致眼睛周围的面部特征点的位置和几何关系发生变化。通过 MediaPipe 检测出眼睛区域的关键特征点，分析这些特征点的坐标信息及其动态变化，来判断眼睛是否处于眨眼状态。例如，计算眼睛纵横比（Eye Aspect Ratio，EAR），当 EAR低于某个阈值且持续一定时间，就认为发生了一次眨眼。
MediaPipe提供了多种用于面部特征点检测的模型，如轻量级的解决方案和高精度的模型。根据实际应用场景和计算资源的限制，选择合适的模型。例如，对于实时性要求较高的移动设备应用，可以选择轻量级模型；对于对精度要求较高的桌面应用，可以选择高精度模型。
在MediaPipe面部特征点检测模型的基础上，构建眨眼检测模型。该模型主要基于眼睛特征点的坐标信息来判断眨眼行为。通常会计算一些与眼睛状态相关的特征参数，如眼睛纵横比（EAR）。设眼睛的六个特征点坐标为(x1,y1)，(x2,y2)，⋯，(x6,y6)，则 EAR 的计算公式为：
一般来说，当眼睛睁开时，EAR值较大；当眼睛闭合时，EAR值较小。通过大量的实验数据，可以确定一个合适的阈值T，当EAR<T时，认为眼睛处于闭合状态。
将训练好的模型应用于实时视频流或图像序列中。对于每一帧图像，首先通过 MediaPipe 的面部特征点检测模型获取眼睛区域的特征点坐标，然后根据 EAR 公式计算眼睛纵横比。将计算得到的 EAR 值与阈值T进行比较，如果EAR<T，则认为眼睛处于闭合状态；如果EAR≥T，则认为眼睛处于睁开状态。
眨眼计数：为了实现眨眼计数功能，需要设置一个状态变量来记录眼睛的状态（睁开或闭合）。当眼睛从睁开状态变为闭合状态时，开始计时；当眼睛从闭合状态变为睁开状态时，停止计时。如果闭合时间在一定范围内（例如，0.1秒到0.5秒之间），则认为发生了一次眨眼，眨眼计数加1。通过这种方式，可以对视频流中的眨眼行为进行实时检测和计数。
基于MediaPipe深度学习的眨眼检测和计数系统通过利用MediaPipe强大的面部特征点检测能力，结合深度学习算法对眼睛特征点的分析，实现了对眨眼行为的准确检测和计数。通过不断的优化和改进，可以使其在各种实际应用场景中发挥重要作用。
5.算法完整程序工程
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