Emotion-detection 项目使用教程

Emotion-detection 项目使用教程

Emotion-detectionReal-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/
├── dataset/
│   ├── train/
│   └── test/
├── models/
│   ├── cnn.py
│   └── model.h5
├── src/
│   ├── detect_emotions.py
│   └── train_model.py
├── config/
│   └── config.json
├── README.md
└── requirements.txt

• dataset/: 包含训练和测试数据集的目录。
• models/: 包含训练好的模型文件和模型定义脚本。
• src/: 包含项目的主要源代码文件。
• config/: 包含项目的配置文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。

2. 项目的启动文件介绍

src/detect_emotions.py

这是项目的主要启动文件，用于实时检测人脸表情。文件主要功能如下：

• 加载预训练的模型。
• 从摄像头捕获视频帧。
• 检测人脸并预测情绪。
• 在视频帧上绘制边界框和情绪标签。

src/train_model.py

这个文件用于训练情绪检测模型。主要功能如下：

• 加载数据集。
• 定义和编译模型。
• 训练模型并保存训练好的模型文件。

3. 项目的配置文件介绍

config/config.json

配置文件包含了项目运行所需的各种参数，如模型路径、数据集路径等。示例如下：

{
    "model_path": "models/model.h5",
    "dataset_path": "dataset/",
    "batch_size": 32,
    "epochs": 50
}

• model_path: 预训练模型的路径。
• dataset_path: 数据集的路径。
• batch_size: 训练时的批量大小。
• epochs: 训练时的迭代次数。

通过修改配置文件，可以调整项目的运行参数，以适应不同的环境和需求。

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