Flask和Python实现在线课堂学生疲劳检测系统设计与实现

基于Flask+OpenCV+Python的在线课堂学生疲劳检测系统应用程序含GUI界面+使用说明

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引言

随着在线教育的普及，学生的注意力和疲劳状态成为了影响学习效果的重要因素。为了帮助教师更好地了解学生的状态，我们开发了一款基于Flask、OpenCV和Python的在线课堂学生疲劳检测系统。该系统不仅可以实时监测学生的疲劳状态，还提供了一个友好的图形用户界面（GUI），方便教师和学生使用。

系统概述

1. 技术栈

后端：Flask（Web框架）
前端：HTML/CSS/JavaScript
图像处理：OpenCV（计算机视觉库）
GUI界面：Tkinter（Python标准GUI库）

2. 功能模块

视频流捕获：通过摄像头捕获视频流。
面部检测：使用OpenCV检测视频中的面部。
疲劳检测：通过分析眼睛闭合时间和头部姿态判断学生的疲劳状态。
结果展示：通过GUI界面展示疲劳检测结果。

系统架构

1. 后端架构

Flask应用：处理HTTP请求，提供API接口。
OpenCV处理：负责图像处理和疲劳检测。
数据库：存储学生信息和疲劳检测记录（可选）。

2. 前端架构

HTML页面：提供用户界面。
JavaScript：处理前端逻辑，与后端API交互。
Tkinter GUI：提供本地GUI界面。

实现步骤

1. 环境搭建

确保安装了以下软件和库：

Python 3.x
Flask
OpenCV
Tkinter

安装所需的库：

pip install flask opencv-python

2. 后端实现

2.1 创建Flask应用

创建一个名为app.py的文件，编写Flask应用的基本结构。

from flask import Flask, request, jsonify, render_template
import cv2
import numpy as npapp = Flask(__name__)@app.route('/')
def index():return render_template('index.html')@app.route('/detect', methods=['POST'])
def detect_fatigue():# 获取上传的图片file = request.files['image']image = cv2.imdecode(np.frombuffer(file.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)# 调用疲劳检测函数result = fatigue_detection(image)return jsonify(result)def fatigue_detection(image):# 使用OpenCV进行面部检测face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_eye.xml')gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))fatigue_level = 0for (x, y, w, h) in faces:roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)if len(eyes) < 2:fatigue_level += 1return {'fatigue_level': fatigue_level}if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

2.2 创建HTML页面

创建一个名为templates/index.html的文件，编写前端页面。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>学生疲劳检测系统</title>
</head>
<body><h1>学生疲劳检测系统</h1><form id="upload-form" enctype="multipart/form-data"><input type="file" id="image" name="image" accept="image/*" required><button type="submit">检测疲劳</button></form><div id="result"></div><script>document.getElementById('upload-form').addEventListener('submit', function(event) {event.preventDefault();const formData = new FormData(this);fetch('/detect', {method: 'POST',body: formData}).then(response => response.json()).then(data => {document.getElementById('result').innerText = `疲劳等级: ${data.fatigue_level}`;});});</script>
</body>
</html>

3. GUI界面实现

3.1 创建Tkinter GUI

创建一个名为gui.py的文件，编写Tkinter GUI界面。

import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
import requestsdef open_file():file_path = filedialog.askopenfilename()if file_path:with open(file_path, 'rb') as file:files = {'image': file}response = requests.post('http://127.0.0.1:5000/detect', files=files)result = response.json()result_label.config(text=f'疲劳等级: {result["fatigue_level"]}')root = tk.Tk()
root.title("学生疲劳检测系统")frame = tk.Frame(root)
frame.pack(pady=20)button = tk.Button(frame, text="选择图片", command=open_file)
button.pack()result_label = tk.Label(frame, text="")
result_label.pack(pady=10)root.mainloop()