Já se pegou lutando contra o sono durante uma reunião importante ou enquanto está ao volante? Apresento a vocês o meu mais recente projeto, desenvolvido em colaboração com a escola Alura, para a detecção de sonolência. 💤
Utilizando Python, Numpy, Mediapipe e OpenCV, desenvolvi um algoritmo capaz de capturar o rosto do usuário através da câmera frontal do dispositivo. Com base em características faciais, ele calcula o MAR (Mouth Aspect Ratio) e o EAR (Eye Aspect Ratio) para determinar a abertura dos olhos e da boca, distinguindo entre um sorriso e um estado de sonolência.
- Monitoramento em tempo real dos movimentos dos olhos e da boca.
- Protótipo de alertas visuais simples.
- Python
- Numpy
- Mediapipe
- OpenCV
Aceito contribuições da comunidade para aprimorar e melhorar este projeto ainda mais. Sinta-se à vontade para fazer um fork do repositório, realizar suas alterações e enviar um pull request.
Ever found yourself struggling with drowsiness during an important meeting or while behind the wheel? Let me introduce you to my latest project, developed in collaboration with Alura School, for sleepiness detection. 💤
Using Python, Numpy, Mediapipe, and OpenCV, I've crafted an algorithm capable of capturing the user's face through the device's front camera. Based on facial features, it calculates the MAR (Mouth Aspect Ratio) and EAR (Eye Aspect Ratio) to determine eye and mouth openness, distinguishing between a smile and a drowsy state.
- Real-time monitoring of eye and mouth movements.
- Simple visual alert prototype.
- Python
- Numpy
- Mediapipe
- OpenCV
I welcome community contributions to further enhance and improve this project. Feel free to fork the repository, make your changes, and submit a pull request.