#python #opencv
Вопрос:
Я использую visual studio 2019,(Python3.6/64 бит)
Это код, который обнаруживает мигание и открытие рта с помощью opencv и dlib.
Traceback (most recent call last): File "C:Users이시우sourcereposplanners facedetecttest1.py", line 132, in lt;modulegt; mouths = get_mouth_pen_ratio( mouth_points, landmarks) NameError: name 'landmarks' is not defined [ WARN:0] global D:bldlibopencv_1632857399304workmodulesvideoiosrccap_msmf.cpp (438) `anonymous-namespace'::SourceReaderCB::~SourceReaderCB terminating async callback Вышеуказанная ошибка появляется при повороте кода.
Сначала это работало хорошо, но внезапно произошла эта ошибка. В чем проблема?
for face in faces: landmarks = predictor(gray, face) Я искал проблему при выполнении предложений одно за другим и обнаружил, что приведенный выше код пропускает предложение в операторе for.
Ниже приведен полный текст кода, который я написал.
В инструкции while мы измерили соотношение глаз, когда мы открывали и закрывали, с помощью инструкции if, elif и записали, чтобы обнаружить мигание через промежуточное значение.
import cv2 import dlib from math import hypot import timeit import winsound as sd def beepsound(): fr = 2000 du = 1000 sd.Beep(fr, du) detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor("./shape_predictor_68_face_landmarks.dat") font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX mouth_points = [48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67] r_eye_points = [42, 43, 44, 45, 46, 47] l_eye_points = [36, 37, 38, 39, 40, 41] count_mouth_open = 0 def midpoint(p1, p2): return int((p1.x p2.x)/2), int((p1.y p2.y)/2) def get_mouth_pen_ratio(mouth_points, facial_landmarks): left_point = (facial_landmarks.part( mouth_points[12]).x, facial_landmarks.part(mouth_points[12]).y) right_point = (facial_landmarks.part( mouth_points[16]).x, facial_landmarks.part(mouth_points[16]).y) center_top = midpoint(facial_landmarks.part( mouth_points[13]), facial_landmarks.part(mouth_points[14])) center_bottom = midpoint(facial_landmarks.part( mouth_points[19]), facial_landmarks.part(mouth_points[18])) hor_line = cv2.line(image, left_point, right_point, (0, 255, 0), 2) ver_line = cv2.line(image, center_top, center_bottom, (0, 255, 0), 2) 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])) if ver_line_lenght != 0: ratio = hor_line_lenght / ver_line_lenght else: ratio = 60 return ratio def get_blinking_ratio(eye_points, facial_landmarks): left_point = (facial_landmarks.part( eye_points[0]).x, facial_landmarks.part(eye_points[0]).y) right_point = (facial_landmarks.part( eye_points[3]).x, facial_landmarks.part(eye_points[3]).y) center_top = midpoint(facial_landmarks.part( eye_points[1]), facial_landmarks.part(eye_points[2])) center_bottom = midpoint(facial_landmarks.part( eye_points[5]), facial_landmarks.part(eye_points[4])) hor_line = cv2.line(image, left_point, right_point, (0, 255, 0), 2) ver_line = cv2.line(image, center_top, center_bottom, (0, 255, 0), 2) 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 = ver_line_lenght / hor_line_lenght return ratio capture = cv2.VideoCapture(0) capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) frame = 0 sum =0 open_average_ear = 0 close_average_ear = 0 step_count = 0 sleep_frame = 0 while True : if step_count == 0: print("3초간 평소 눈의 크기를 측정합니다n") while True: ready = input("편안하게 눈을 떠주시고 준비가 되셨으면 r을 입력해주세요: ") if ready == 'r': step_count = 1 break else: print("잘못된 입력 값입니다. 다시 입력해주세요n") elif step_count == 2: print("3초간 감은 눈의 크기를 측정합니다n") print("부저소리가 날때까지 눈을 편안하게 감아주세요n") while True: ready = input("준비가 되셨으면 r을 입력해주세요: ") if ready == 'r': step_count = 1 break else: print("잘못된 입력 값입니다. 다시 입력해주세요n") elif step_count == 4: print("s를 입력하면 졸음 인식 시스템이 시작됩니다.") while True: ready = input("준비가 되셨으면 s을 입력해주세요: ") if ready == 's': break else: print("잘못된 입력 값입니다. 다시 입력해주세요n") print("q를 누르면 시스템이 종료됩니다.") step_count = 1 _, image = capture.read() # convert frame to gray gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = detector(gray) for face in faces: landmarks = predictor(gray, face) mouths = get_mouth_pen_ratio( mouth_points, landmarks) if mouths lt;= 5.0: count_mouth_open = 1 left_eye_ratio = get_blinking_ratio( l_eye_points, landmarks) right_eye_ratio = get_blinking_ratio( r_eye_points, landmarks) blinking_ratio = (left_eye_ratio right_eye_ratio) / 2 if frame lt; 100: frame = frame 1 sum = sum blinking_ratio elif frame == 100: open_average_ear = sum / frame print("ear = %f" %open_average_ear) sum = 0 step_count = 1 frame =1 continue elif frame gt; 100 and frame lt; 200: frame = frame 1 sum = sum blinking_ratio elif frame == 200: close_average_ear = sum / (frame-100) print("ear = %f" %close_average_ear) step_count = 1 frame = 1 beepsound() continue if close_average_ear != 0: cv2.putText(image, "Mouth open: " str(count_mouth_open), (50, 50), font, 2, (255, 0, 0)) print("Mouth open: " str(count_mouth_open)) if blinking_ratio lt;= (open_average_ear close_average_ear)/2: cv2.putText(image, "blinking", (50, 50), font, 2, (255, 0, 0)) print("blink") sleep_frame = 1 if sleep_frame gt; 2: frame = 1 if frame - 201 == 15: if sleep_frame gt; 13: print("졸음운전 판단") beepsound() sleep_frame = 0 frame = 201 pass else: sleep_frame = 0 frame = 201 cv2.imshow("Frame", image) key = cv2.waitKey(1) amp; 0xFF if key == ord("q"): break Ответ №1:
Представьте, что произойдет, если детектор лиц ничего не обнаружит:
faces = detector(gray) for face in faces: landmarks = predictor(gray, face) mouths = get_mouth_pen_ratio( mouth_points, landmarks) Тогда ваш landmarks действительно не определен здесь, следовательно, есть ошибка.
Теперь это действительно зависит от того, что вы хотите делать, когда лица не обнаружены. Например, перейти к следующему кадру? Что-то вроде этого?
faces = detector(gray) if not faces: continue for face in faces: landmarks = predictor(gray, face) if not landmarks: continue mouths = get_mouth_pen_ratio( mouth_points, landmarks) Также я считаю, что логика в вашем коде неверна. Если у вас больше лиц, вы сохраняете ориентиры только с последнего, обнаруживая рты только на последнем лице. Как насчёт:
faces = detector(gray) for face in faces: landmarks = predictor(gray, face) if landmarks: mouths = get_mouth_pen_ratio( mouth_points, landmarks) # do something with mouths...