利用python如何识别图片中人物的表情 - 行业资讯 - 肥雀云

　　介绍

这篇文章给大家介绍利用python如何识别图片中人物的表情,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。

<强>实现思路

使用OpenCV识别图片中的脸,在使用keras进行表情识别。

<>强效果预览

<强>实现代码

使用keras实现的,和性别识别相同,型数据使用的是oarriaga/face_classification的,代码如下:

#=utf - 8编码　　#表情识别　　　　进口cv2 　　从keras。模型导入load_model 　　进口numpy np 　　进口chineseText 　　进口日期时间　　　　开始时间=datetime.datetime.now () 　　emotion_classifier=load_model ( 　　& # 39;分类器/emotion_models simple_CNN.530-0.65.hdf5& # 39;) 　　endTime=datetime.datetime.now () 　　打印(endTime -开始时间) 　　　　emotion_labels={ 　　0:& # 39;生气& # 39;, 　　1:& # 39;厌恶& # 39;, 　　2:& # 39;恐惧& # 39;, 　　3:& # 39;开心& # 39;, 　　4:& # 39;难过& # 39;, 　　5:& # 39;惊喜& # 39;, 　　6:& # 39;平静& # 39; 　　｝　　　　img=cv2.imread (“img/情感/emotion.png") 　　face_classifier=cv2.CascadeClassifier ( 　　“C: \ Python36 \ Lib \网站\ opencv-master \ \ haarcascades \ haarcascade_frontalface_default.xml"数据; 　　) 　　灰色=cv2。cv2.COLOR_BGR2GRAY cvtColor (img) 　　面临=face_classifier.detectMultiScale ( 　　灰色,scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(40、40)) 　　颜色=(255,0,0) 　　　　(x, y, w h)在面临: 　　gray_face灰色=[(y): (y + h) (x): (x + w)] 　　gray_face=cv2。48)调整(gray_face (48) 　　gray_face=gray_face/255.0 　　gray_face=np。expand_dims (gray_face, 0) 　　gray_face=np。expand_dims (gray_face, 1) 　　emotion_label_arg=np.argmax (emotion_classifier.predict (gray_face)) 　　情感=emotion_labels [emotion_label_arg] 　　cv2。矩形(img (x + 10, y + 10) (h - 10 x + y + w - 10), 　　(255、255、255),2) 　　img=chineseText。cv2ImgAddText (img、情感、x + h * 0.3, y,颜色,20) 　　　　cv2.imshow (“Image" img) 　　cv2.waitKey (0) 　　cv2.destroyAllWindows ()

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