我们正在使用 DLIB 进行人脸检测，它被扩展为检测眼睛是睁着还是闭着。
效果非常好，但是对于某些图像完全闭眼，它没有给出正确的分数。
例如正确的图像
如您所见，RED 点已正确放置。
检测不正确如下图
您可以看到以蓝色绘制的点的位置不正确。 理想情况下，上下眼睑之间的距离应为零。
但事实并非如此。 我们搜索了是否可以进行任何调整，但没有运气。
替代解决方案可以是，在 dlib 处理后应用一些过滤器来检测 Iris 等，但为此寻找更好的解决方案。
【问题讨论】：
标签： c# image-processing dlib face eye-detection
您可以做的改进很少。首先，您需要使用灰框进行更好的跟踪：
# Load frames from the camera
while True:
_, frame = cap.read()
# Use gray frame for better tracking
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
您可以做的第二个改进是创建一个新的面部标志（眼睛的顶部中心和眼睛的底部中心），您可以使用简单数学来做到这一点：
# Create new facial landmarks
def midpoint(p1, p2):
return int((p1.x + p2.x)/2), int((p1.y + p2.y)/2)
那么你应该有位于每只眼睛顶部和底部中心的点。你可能会问：那有什么帮助呢？好吧，您可以使用这些点并在它们之间画一条线，如下所示：
# Draw line between different facial landmarks
ver_line = cv2.line(frame, center_top, center_bottom, (0, 255, 0), 2)
然后用水平线做同样的事情：
# Draw line between different facial landmarks
hor_line = cv2.line(frame, left_point, right_point, (0, 255, 0), 2)
然后计算水平和垂直线的长度，并取其比值：
# Calculating length of the lines
hor_line_lenght = hypot(
(left_point[0] - right_point[0]), (left_point[1] - right_point[1]))
ver_line_lenght = hypot(
(center_top[0] - center_bottom[0]), (center_top[1] - center_bottom[1]))
ratio = hor_line_lenght/ver_line_lenght
return ratio
【讨论】：