颜色分类leetcode 疲劳检测 眼睛状态分类使用 OpenCV 和 DLib 来估计眼睛闭合百分比 (PERCLOS) 并提醒昏昏欲睡的人（例如司机）。 依赖项： ... 1. OpenCV（3.0 或更高版本）... 2. Dlib（19.0 或更高版本，用于面部标记） 使用长/短轴的纵横比 (cpp) 使用 DLib 面部标志检测器来查找眼睛的长轴和短轴以及嘴巴。 长轴和短轴的纵横比用于确定眼睛/嘴巴是否张开； 这允许眼睛状态分类和打哈欠检测。 需要 .dat 文件中的预训练 DLib 面部标志检测器模型。 使用二元阈值 使用 OpenCV Haar Cascade 分类器检测人脸，然后检测人脸边界框内定义的粗糙区域内的眼睛。 眼睛状态分类是通过对肤色的图像进行阈值处理并计算黑色像素的数量来完成的，阈值通过 HSV 直方图针对肤色进行归一化

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能识别是否带眼镜，眼睛睁开/闭上，嘴巴张开/闭上，表情开心等。 使用的是Microsoft.Kinect.Face.dll

该代码适用于面部亮度变化不大的图像。面部必须正确照亮。 此代码的输出主要用于特征检测或面部表情识别目的。 在 facedetection.m 文件的第一行给出输入（图像名称）并运行该文件。 face_database 文件夹包含一些图像，代码在这些图像上给出了有利的输出。

用opencv实现人脸检测，以及眼睛、鼻、嘴的检测和角点检测，包括源代码，参考文献和一个说明文档。 用opencv实现人脸检测，以及眼睛、鼻、嘴的检测和角点检测，包括源代码，参考文献和一个说明文档。

凝视追踪器 该项目是基于凝视光圈在虹膜上的位置的凝视跟踪系统的一项实验，虹膜是相机附近的光源的反射（有关详细信息，请参见和“”）。 通过跟踪闪烁，可以估计屏幕上的凝视位置并将该位置用作输入系统（在本示例中，该位置仅用于移动鼠标箭头）。 硬件要求 对于这种系统，需要眼睛的高分辨率图像，并且也需要相机附近的光源，因此，为了获得简单的硬件，我将智能手机用作固定在摄像机上的远程相机（由应用程序实现）。要获得稳定的支撑，请打开闪光灯LED并将其放在一只眼睛的前面，靠近它。 演示版 校准阶段 鼠标控制阶段 入门 克隆存储库 git clone https://github.com/luca-ant/gaze_tracker.git 安装依赖项 sudo apt install python3-setuptools python3-pip python3-venv 或者 sudo pacman

intellij idea 保护眼睛绿色背景shceme 打开软件，导入shceme即可

人体五官的检测 得到鼻子等部位的有关信息 matlab 嘴巴 眼睛嘴巴位置提取

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