Emotion-detection 项目使用教程

Emotion-detection 项目使用教程

Emotion-detection Real-time Facial Emotion Detection using deep learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/em/Emotion-detection

1. 项目的目录结构及介绍

Emotion-detection/
├── src/
│   ├── data/
│   ├── emotions.py
│   ├── haarcascade_frontalface_default.xml
│   └── model.h5
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构说明

• src/: 项目的主要代码目录。
  • data/: 存放训练和测试数据集的目录。
  • emotions.py: 项目的启动文件，用于训练和预测情感。
  • haarcascade_frontalface_default.xml: Haar Cascade 分类器文件，用于人脸检测。
  • model.h5: 预训练的情感检测模型文件。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目所需的依赖包列表。

2. 项目的启动文件介绍

emotions.py

emotions.py 是项目的主要启动文件，负责情感检测的训练和预测。该文件支持两种模式：

• 训练模式: 使用 python emotions.py --mode train 命令启动，用于训练情感检测模型。
• 预测模式: 使用 python emotions.py --mode display 命令启动，用于实时检测人脸情感。

主要功能

• 人脸检测: 使用 Haar Cascade 分类器检测人脸。
• 情感分类: 将检测到的人脸图像输入到预训练的 CNN 模型中，输出情感分类结果。

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 依赖包。可以通过以下命令安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

依赖包列表

• Python 3: 项目使用的编程语言。
• OpenCV: 用于图像处理和人脸检测。
• TensorFlow: 用于构建和训练深度学习模型。

haarcascade_frontalface_default.xml

该文件是 Haar Cascade 分类器的配置文件，用于检测图像中的人脸。它是 OpenCV 提供的预训练模型，可以直接用于人脸检测任务。

model.h5

model.h5 是预训练的情感检测模型文件。该模型已经训练好，可以直接用于情感分类任务。如果需要重新训练模型，可以使用 emotions.py 的训练模式。

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通过以上内容，您可以了解 Emotion-detection 项目的基本结构、启动文件和配置文件的使用方法。希望这篇教程对您有所帮助！

Emotion-detection Real-time Facial Emotion Detection using deep learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/em/Emotion-detection