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

驾驶疲劳检测是预防驾驶疲劳提高交通安全的有效手段。以视频图像处理为基础，采用 OpenCV 中 的 Haar 分类器，对驾驶人人脸、人眼进行检测；以基于 PERCLOS 的疲劳检测算法为基础，提出“双眼检测、单眼疲劳判别”的疲劳检测方法，在 PC 机 Visual Studio 集成开发环境下，采用 C++编程语言设计了驾驶疲劳检测仿真程序；通过输入驾驶人模拟疲劳驾驶视频，仿真实现了驾驶人人脸检测、眼睛闭合状态检测、驾驶疲劳检测以及疲劳状态声音预警