人脸情感识别项目教程

人脸情感识别项目教程

face-emotion-recognition Efficient face emotion recognition in photos and videos 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/face-emotion-recognition

1. 项目目录结构及介绍

face-emotion-recognition/
├── mobile_app/
│   ├── to_tflite.py
│   └── to_pytorchlite.py
├── models/
│   ├── model1.h5
│   ├── model2.pt
│   └── ...
├── src/
│   ├── main.py
│   ├── utils.py
│   └── ...
├── test_images/
│   ├── test1.jpg
│   ├── test2.jpg
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── ...

• mobile_app/: 包含用于移动应用的脚本，如to_tflite.py和to_pytorchlite.py，用于将模型转换为移动设备支持的格式。
• models/: 存放预训练的模型文件，如.h5和.pt文件。
• src/: 项目的核心代码，包括主程序main.py和其他辅助脚本。
• test_images/: 用于测试的图像文件。
• .gitignore: Git忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被版本控制。
• LICENSE: 项目的开源许可证，本项目使用Apache-2.0许可证。
• README.md: 项目的介绍文档，包含项目的基本信息、使用方法和贡献指南。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是src/main.py。该文件是整个项目的入口，负责加载模型、处理输入图像并输出情感识别结果。

# src/main.py

import sys
import os
from models.model_loader import load_model
from utils.image_processor import process_image

def main():
    # 加载模型
    model = load_model('models/enet_b0_8_best_afew.pt')
    
    # 处理输入图像
    image_path = sys.argv[1]
    processed_image = process_image(image_path)
    
    # 进行情感识别
    result = model.predict(processed_image)
    
    # 输出结果
    print(f"情感识别结果: {result}")

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但可以通过修改src/main.py中的参数来调整模型的加载路径和图像处理方式。例如，可以通过修改load_model函数的参数来加载不同的模型文件。

# src/main.py

def main():
    # 加载模型
    model = load_model('models/enet_b0_8_best_vgaf.pt')  # 修改模型路径
    
    # 处理输入图像
    image_path = sys.argv[1]
    processed_image = process_image(image_path)
    
    # 进行情感识别
    result = model.predict(processed_image)
    
    # 输出结果
    print(f"情感识别结果: {result}")

通过这种方式，用户可以根据需要灵活配置项目的运行环境。

face-emotion-recognition Efficient face emotion recognition in photos and videos 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/face-emotion-recognition