mediapipe 眨眼检测、头部三轴姿态检测（改进版）

其实视觉检测的项目我也搞了一段时间了，只不过自我感觉不精，基本就是调库侠加拼接侠，会把各种例程拼来拼去的。
今天研究的是眨眼检测，开始用的是比较常见的opencv dlib的库，不过发现逼格不够高，有三个缺点：一是模型要64m，二是点数只有64，三是对侧脸的检测效果不好。特别是第三点很影响实际效果，所以为啥不用高大上的mediapipe呢？
很快找到了一个外国大佬的项目，在此
GITHUB-mediapipe眨眼检测
拿下来就直接可以用，很好，meidapipe的人脸mask检测有400多个点，这个库里给出了人脸眉毛合嘴巴的具体点数，省了很多事儿了，不过实际跑下来效果过不太好，原因很简单，**可能我眼睛太小了。。。**而且头部高低不同眼睛的参数也不同，为了适合更多人合更多姿态，我加了个平均参数，就是取前5次的平均值再来跟本次比较，这样一来就准确多啦！
不废话，上源码：

from numpy import *
import cv2 as cv
import mediapipe as mp
import time
import utils, math
import numpy as np
# variables 
frame_counter =0
CEF_COUNTER =0
TOTAL_BLINKS =0
# constants
THRESHOLD=0.6    #关键参数1，闭眼与睁眼的阈值调整，越大越不容易检测
CLOSED_EYES_FRAME =1    #关键参数2，闭眼的帧数，越大判定的时间越久
FONTS =cv.FONT_HERSHEY_COMPLEX

# face bounder indices 
FACE_OVAL=[ 10, 338, 297, 332, 284, 251, 389, 356, 454, 323, 361, 288, 397, 365, 379, 378, 400, 377, 152, 148, 176, 149, 150, 136, 172, 58, 132, 93, 234, 127, 162, 21, 54, 103,67, 109]

# lips indices for Landmarks
LIPS=[ 61, 146, 91, 181, 84, 17, 314, 405, 321, 375,291, 308, 324, 318, 402, 317, 14, 87, 178, 88, 95,185, 40, 39, 37,0 ,267 ,269 ,270 ,409, 415, 310, 311, 312, 13, 82, 81, 42, 183, 78 ]
LOWER_LIPS =[61, 146, 91, 181, 84, 17, 314, 405, 321, 375, 291, 308, 324, 318, 402, 317, 14, 87, 178, 88, 95]
UPPER_LIPS=[ 185, 40, 39, 37,0 ,267 ,269 ,270 ,409, 415, 310, 311, 312, 13, 82, 81, 42, 183, 78] 
# Left eyes indices 
LEFT_EYE =[ 362, 382, 381, 380, 374, 373, 390, 249, 263, 466, 388, 387, 386, 385,384, 398 ]
LEFT_EYEBROW =[ 336, 296