def __init__(self):
Ui_MainWindow.printf(window, "正在打开摄像头请稍后...")
# 设置时钟
self.v_timer = QTimer()
# 打开摄像头
self.cap = cv2.VideoCapture(0)
if not self.cap:
Ui_MainWindow.printf(window, "打开摄像头失败")
return
# 设置定时器周期，单位毫秒
self.v_timer.start(20)
# 连接定时器周期溢出的槽函数，用于显示一帧视频
self.v_timer.timeout.connect(self.show_pic)
# 在前端UI输出提示信息
Ui_MainWindow.printf(window, "载入成功，开始运行程序")
Ui_MainWindow.printf(window, "")
Ui_MainWindow.printf(window, "开始执行疲劳检测...")
window.statusbar.showMessage("正在使用摄像头...")
def show_pic(self):
# 全局变量
# 在函数中引入定义的全局变量
global EYE_AR_THRESH, EYE_AR_CONSEC_FRAMES, MAR_THRESH, MOUTH_AR_CONSEC_FRAMES, COUNTER, TOTAL, mCOUNTER, mTOTAL, ActionCOUNTER, Roll, Rolleye, Rollmouth
# 读取摄像头的一帧画面
success, frame = self.cap.read()
if success:
# 检测
# 将摄像头读到的frame传入检测函数myframe.frametest()
ret, frame = myframe.frametest(frame)
lab, eye, mouth = ret
# ret和frame，为函数返回
# ret为检测结果，ret的格式为[lab,eye,mouth],lab为yolo的识别结果包含'phone' 'smoke' 'drink',eye为眼睛的开合程度（长宽比），mouth为嘴巴的开合程度
# frame为标注了识别结果的帧画面，画上了标识框
# 分心行为判断
# 分心行为检测以15帧为一个循环
ActionCOUNTER += 1
# 如果检测到分心行为
# 将信息返回到前端ui，使用红色字体来体现
# 并加ActionCOUNTER减1，以延长循环时间
for i in lab:
if (i == "phone"):
window.label_6.setText("<font color=red>正在用手机</font>")
window.label_9.setText("<font color=red>请不要分心</font>")
if ActionCOUNTER > 0:
ActionCOUNTER -= 1
elif (i == "smoke"):
window.label_7.setText("<font color=red>正在抽烟</font>")
window.label_9.setText("<font color=red>请不要分心</font>")
if ActionCOUNTER > 0:
ActionCOUNTER -= 1
elif (i == "drink"):
window.label_8.setText("<font color=red>正在用喝水</font>")
window.label_9.setText("<font color=red>请不要分心</font>")
if ActionCOUNTER > 0:
ActionCOUNTER -= 1
# 如果超过15帧未检测到分心行为，将label修改为平时状态
if ActionCOUNTER == 15:
window.label_6.setText("手机")
window.label_7.setText("抽烟")
window.label_8.setText("喝水")
window.label_9.setText("")
ActionCOUNTER = 0
# 疲劳判断
# 眨眼判断
if eye < EYE_AR_THRESH:
# 如果眼睛开合程度小于设定好的阈值
# 则两个和眼睛相关的计数器加1
COUNTER += 1
Rolleye += 1
else:
# 如果连续2次都小于阈值，则表示进行了一次眨眼活动
if COUNTER >= EYE_AR_CONSEC_FRAMES:
TOTAL += 1
window.label_3.setText("眨眼次数：" + str(TOTAL))
# 重置眼帧计数器
COUNTER = 0
# 哈欠判断，同上
if mouth > MAR_THRESH:
mCOUNTER += 1
Rollmouth += 1
else:
# 如果连续3次都小于阈值，则表示打了一次哈欠
if mCOUNTER >= MOUTH_AR_CONSEC_FRAMES:
mTOTAL += 1
window.label_4.setText("哈欠次数：" + str(mTOTAL))
# 重置嘴帧计数器
mCOUNTER = 0
# 将画面显示在前端UI上
show = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
showImage = QImage(show.data, show.shape[1], show.shape[0],
QImage.Format_RGB888)
window.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(showImage))
# 疲劳模型
# 疲劳模型以150帧为一个循环
# 每一帧Roll加1
Roll += 1
# 当检测满150帧时，计算模型得分
if Roll == 150:
# 计算Perclos模型得分
perclos = (Rolleye / Roll) + (Rollmouth / Roll) * 0.2
# 在前端UI输出perclos值
Ui_MainWindow.printf(
window, "过去150帧中，Perclos得分为" + str(round(perclos, 3)))
# 当过去的150帧中，Perclos模型得分超过0.38时，判断为疲劳状态
if perclos > 0.38:
Ui_MainWindow.printf(window, "当前处于疲劳状态")
window.label_10.setText("<font color=red>疲劳！！！</font>")
Ui_MainWindow.printf(window, "")
else:
Ui_MainWindow.printf(window, "当前处于清醒状态")
window.label_10.setText("清醒")
Ui_MainWindow.printf(window, "")
# 归零
# 将三个计数器归零
# 重新开始新一轮的检测
Roll = 0
Rolleye = 0
Rollmouth = 0
Ui_MainWindow.printf(window, "重新开始执行疲劳检测...")
