没有检测出脸 close_eye.jpg close_eye2.jpg cle3.jpg
树莓派的摄像头比较清晰 他的视频，检测眼睛比较清楚 用5 作为阈值，识别 眼睛是睁开还是闭上比较合适（带眼镜也可以） 闭眼 6--8 睁眼 3.3 左右
纵横比 作为一个小于1的数字，很难调试。 横纵比就很好调， 闭眼和睁眼的 区别比较大 纵横比 基本就 0.25--0.3 左右
笔记本的摄像头不清楚
戴眼镜 树莓派，4.5 左右 闭眼 比如说5帧里面 有三帧 是闭眼，我就认为是闭眼
有表情的时候，睁眼也不是0。3 到不了0。3
这个蜂鸣器是高电平唤起的 https://www.basemu.com/raspberry-pi-4-gpio-pinout.html 树莓派 4 io 口 红色是 正极,橙色是负极
但是其实他识别出眼睛就是识别出人脸了，眼睛和人脸是一起的，就算 视频里有人脸，他识别不出来，他就会认为人不在，这样报警太多了吧 而且他是正放着的，不可能正放吧，这样挡着驾驶了
生气 貌似不会有当作睡觉的情况吧 不多
def eyebrow_aspect_ratio(shape, d):
文档：上面是 现在计算的斜率，.note 链接：http://note.youdao.com/noteshare?id=8c83b7996a7aaf7179feddf804210b4f&sub=11F0BE6D7DDC4A6B91ED3F89E1730D25
文档：伤心的 嘴 的 斜率 好像没什么意义.not... 链接：http://note.youdao.com/noteshare?id=824a590c16441c7931c0d3b0601740e1&sub=0F1DEFF24BC7485FAB5C62BD4E886755
https://blog.csdn.net/qq_21808961/article/details/83239631 md 代办 ，分别为
- 惊讶
- 厌恶
- 愤怒、
- 恐惧、
- 悲伤、
- 愉悦
没有 疼痛表情吗
disgust https://tieba.baidu.com/p/6257492572 微表情心理学：厌恶情绪的诱因与表情特征
data_collect.py 配置类型
https://tech.hexun.com/2019-03-18/196530858.html 特征点 图片
嘴巴 好像没有意义 因为一旦 你的 图片的方向不对,就是 下巴抬起来和不抬起来,他的区别很大的
我可以一个视频一直一个表情，然后看他预测出来的结果是什么 放在list 算 recall
依赖
D:\proj\private\wink-test-private\blink_detect>python -m pip install "D:\download\dlib-19.19.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl"
D:\proj\private\wink-test-private\blink_detect>python -m pip install imutils
D:\proj\private\wink-test-private\blink_detect\blink_detect_func.py 2022年2月25日18:34:44 识别人脸表情和开车的眨眼 iot 电脑没有摄像头
git remote add origin https://gitee.com/starplatinum111/blink_detect.git
git add 文件夹
git 有些文件没有add ignore也没有
2022年2月25日21:52:36 disgust_res amazing_res angry_res sad_res
2022年2月26日09:36:28 训练 表情 ，在 这里 G:\project\pythonProj\blink_detect\data_collect2.py yes_video_path = r"G:\FFOutput\sad_VID_20211006_155448.mp4" no_video_path = r"G:\FFOutput\normalVID_20211003_144749.mp4" 写上视频的路径 G:\project\pythonProj\blink_detect\commons.py
训练收集数据的时候要配置用的哪个脸部特征 比如说鼻子啊 G:\project\pythonProj\blink_detect\data_collect2.py avg_mouth_slope_up = util.avg_mouth_slope_up(shape)
配置现在训练的是哪种表情 train_type="sad" 打印出来的 time_str 2022_02_26_09_37_27，就可以知道现在收集的数据txt是那个
复制到到这里 G:\project\pythonProj\blink_detect\train_svm.py time_str= "2022_02_26_09_37_27"
yes_video_path = r"G:\FFOutput\sad_VID_20211006_155448.mp4" 使用这个视频训练的结果是这样的 sad 和 angry 很难分辨 很多时候 也不显示表情
svm_mouth_below_sad_path = "train/sad_2022_02_26_09_37_27.m" # 效果不好
G:\project\pythonProj\blink_detect\blink_detect_func_right.py
识别结果写入文件 做统计
这里配置 现在的表情 G:\project\pythonProj\blink_detect\commons.py train_type="fear"
数据写入 这个文件夹 G:\project\pythonProj\blink_detect\res
video_path = r"G:\FFOutput\fear_VID_20211006_114409.mp4" 效果不好
happy disgust angry amazing sad 都不行
2022年2月26日10:23:00 amazing 还是有点准确的 就是有时候又 disgust
disgust 和andry 重合度太高 。。因为 都有皱眉头
video_path = r"G:\FFOutput\fear_VID_20211006_212800.mp4" 这个一点都不准确
video_path = r"G:\FFOutput\sad_VID_20211006_155448.mp4" sad 的andry 甚至更多
happy 不行
不能只靠一个参数来训练吧
video_path = r"G:\emotion\angry_many_pos_VID_20211005_162002.mp4" angry 也全是disgust 和 sad
惊讶 还行 厌恶 不太行 愤怒 有disgust 和 sad 恐惧 完全不行 悲伤 一般 愉悦 不行
D:\proj\private\wink-test-private\blink_detect>git push origin master Enumerating objects: 29, done. Counting objects: 100% (29/29), done. Delta compression using up to 16 threads Compressing objects: 100% (26/26), done. Writing objects: 100% (26/26), 69.01 MiB | 10.94 MiB/s, done. Total 26 (delta 12), reused 0 (delta 0), pack-reused 0 remote: Powered by GITEE.COM [GNK-6.2] remote: warning: This repository has 1 files larger than 50.00 MB remote: The size information of several files as follows: remote: File e0ec20d69ac9195f056214f071e12afcfe714199 72.31 MB remote: Use command below to see the filename: remote: git rev-list --objects --all | grep $oid remote: HelpLink: https://gitee.com/help/articles/4232 To https://gitee.com/starplatinum111/blink_detect.git e7c0ef7..3d7556f master -> master
大文件上传确实挺慢的 大文件要不要ignore呢 刚才试了一下 大文件通过阿里云盘传递的话 也可以，就是稍微麻烦了点 要建立文件夹啥的，但是也没有太麻烦，
大文件下载有点慢 要不还是 ignore ,但是又考虑到下载下来就能用。。
2022年3月1日19:48:43 show_win