基于jupyter-notebook的笑脸数据集GENKI4K的划分、训练、测试，并实现摄像头笑脸识别判断

anaconda下安装opencv和dlib

查看下面的安装教程（非常便捷）：
anaconda下安装opencv和dlib

可以看到安装成功

人脸图像特征提取的方法

HoG

方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。HOG特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。
HOG特征提取方法：
就是将一个image（你要检测的目标或者扫描窗口）
1）灰度化（将图像看做一个x,y,z（灰度）的三维图像）；
2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；
3）计算图像每个像素的梯度（包括大小和方向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。
4）将图像划分成小cells（例如66像素/cell）；
5）统计每个cell的梯度直方图（不同梯度的个数），即可形成每个cell的descriptor；
6）将每几个cell组成一个block（例如33个cell/block），一个block内所有cell的特征descriptor串联起来便得到该block的HOG特征descriptor。
7）将图像image内的所有block的HOG特征descriptor串联起来就可以得到该image（你要检测的目标）的HOG特征descriptor了。这个就是最终的可供分类使用的特征向量了。

Dlib

一个机器学习的开源库，包含了机器学习的很多算法，使用起来很方便，直接包含头文件即可，并且不依赖于其他库（自带图像编解码库源码）。
Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境。
dlib也是人脸识别常用的一个库，可以检测出人脸上的68个点，并且进行标注，当我们准备自己的人脸数据时，常常用dlib进行数据提取。

卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”

卷积神经网络长期以来是图像识别领域的核心算法之一，并在学习数据充足时有稳定的表现 。对于一般的大规模图像分类问题，卷积神经网络可用于构建阶层分类器（hierarchical classifier） ，也可以在精细分类识别（fine-grained recognition）中用于提取图像的判别特征以供其它分类器进行学习 。对于后者，特征提取可以人为地将图像的不同部分分别输入卷积神经网络 ，也可以由卷积神经网络通过非监督学习自行提取。

卷积神经网络识别图像：
是将一个完整的图片经过多次或者并行的自动特征提取，然后把每个图像特征汇总到一起，在比较相似性之后，可以从高概率完成图像识别的过程。

笑脸数据集（GENKI4K）的划分、训练、测试这里

下载数据集

下载链接

然后把把这个放在一个自己想放的位置，我放在的是D盘，修改名字为smile

然后就是划分训练测试了

这里可以参考猫狗数据集的划分
这里的划分训练测试类似

划分

划分方法类似于猫狗数据集
这里下载的数据集感觉不好划分，所以我采用手动把图片放进去分为数据集不够，而且为了训练时间少点就分少一点900 400 400

import keras
import os, shutil
# The path to the directory where the original
# dataset was uncompressed
original_dataset_dir = 'D:\\smile\\train_folder'
# The directory where we will
# store our smaller dataset
base_dir = 'D:\\smile1'
os.mkdir(base_dir)
# Directories for our training,
# validation and test splits
train_dir = os.path.join(base_dir, 'train')
os.mkdir(train_dir)
validation_dir = os.path.join(base_dir, 'validation')
os.mkdir(validation_dir)
test_dir = os.path.join(base_dir, 'test')
os.mkdir(test_dir)
# Directory with our training cat pictures
train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'smiles')
os.mkdir(train_cats_dir)
# Directory with our training dog pictures
train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'unsmiles')
os.mkdir(train_dogs_dir)
# Directory with our validation cat pictures
validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'smiles')
os.mkdir(validation_cats_dir)
# Directory with our validation dog pictures
validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'unsmiles')
os.mkdir(validation_dogs_dir)
# Directory with our validation cat pictures
test_cats_dir = os.path.join(test_dir, 'smiles')
os.mkdir(test_cats_dir)
# Directory with our validation dog pictures
test_dogs_dir = os.path.join(test_dir, 'unsmiles')
os.mkdir(test_dogs_dir)

然后把图片放进去
打印新数据集的尺寸

print('total training smile images:', len(os.listdir(train_smiles_dir)))
print('total training unsmile images:', len(os.listdir(train_unsmiles_dir)))
print('total validation smile images:', len(os.listdir(validation_smiles_dir)))
print('total validation unsmile images:', len(os.listdir(validation_unsmiles_dir)))
print('total test smile images:', len(os.listdir(test_smiles_dir)))
print('total test unsmile images:', len(os.listdir(test_unsmiles_dir)))

划分好之后，操作就跟猫狗一样了

构建小型卷积网络

from keras import layers
from keras import models
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu',
                        input_shape=(150, 150, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(512, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

了解征图的尺寸是如何随着每一层变化的

model.summary()

数据预处理

from keras import optimizers

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4),
              metrics=['acc'])

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# All images will be rescaled by 1./255
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        # This is the target directory
        train_dir,
        # All images will be resized to 150x150
        target_size=(150, 150),
        batch_size=20,
        # Since we use binary_crossentropy loss, we need binary labels
        class_mode='binary')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        validation_dir,
        target_size=(150, 150),
        batch_size=20,
        class_mode='binary')

输出

for data_batch, labels_batch in train_generator:
    print('data batch shape:', data_batch.shape)
    print('labels batch shape:', labels_batch.shape)
    break

训练

history = model.fit_generator(
      train_generator,
      steps_per_epoch=100,
      epochs=30,
      validation_data=validation_generator,
      validation_steps=50)

model.save('D:/smile1/smiles_and_unsmiles_small_1.h5')

这个时候以及可以通过这个模型来进行人脸识别了，但是好像不够准确，所以进行后面的数据增强

在训练和验证数据上绘制模型的损失和准确性

import matplotlib.pyplot as plt
acc = history.history['acc']
val_acc = history.history['val_acc']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']
epochs = range(len(acc))
plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.legend()
plt.figure()
plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend()
plt.show()

数据增强

datagen = ImageDataGenerator(
      rotation_range=40,
      width_shift_range=0.2,
      height_shift_range=0.2,
      shear_range=0.2,
      zoom_range=0.2,
      horizontal_flip=True,
      fill_mode='nearest')

如果我们使用这种数据增加配置训练一个新的网络，我们的网络将永远不会看到两次相同的输入。然而，它看到的输入仍然是高度相关的，因为它们来自少量的原始图像——我们不能产生新的信息，我们只能混合现有的信息。因此，这可能还不足以完全消除过度拟合。
为了进一步对抗过拟合，我们还将在我们的模型中增加一个Dropout层，就在密集连接分类器之前：

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu',
                        input_shape=(150, 150, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dropout(0.5))
model.add(layers.Dense(512, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4),
              metrics=['acc'])

用数据增强 退出来训练我们的网络

train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    rotation_range=40,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,)
# Note that the validation data should not be augmented!
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        # This is the target directory
        train_dir,
        # All images will be resized to 150x150
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        # Since we use binary_crossentropy loss, we need binary labels
        class_mode='binary')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        validation_dir,
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode='binary')
history = model.fit_generator(
      train_generator,
      steps_per_epoch=100,
      epochs=100,
      validation_data=validation_generator,
      validation_steps=50)

训练时间依然很长

保存模型

model.save('D:/smile1/smiles_unsmiles_small_2.h5')

在训练和验证数据上绘制模型的损失和准确性

acc = history.history['acc']
val_acc = history.history['val_acc']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']
epochs = range(len(acc))
plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.legend()
plt.figure()
plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend()
plt.show()

如果感觉还是不能很好的识别的话，还可以接着训练，跟猫狗数据一样，
但是由于训练时间太长，我就不进一步训练了

摄像头笑脸识别判断

用笑脸数据集训练出模型进行识别

#检测视频或者摄像头中的人脸
import cv2
from keras.preprocessing import image
from keras.models import load_model
import numpy as np
import dlib
from PIL import Image
model = load_model('D:/smile1/smiles_and_unsmiles_small_2.h5')
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
video=cv2.VideoCapture(0)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
def rec(img):
    gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    dets=detector(gray,1)
    if dets is not None:
        for face in dets:
            left=face.left()
            top=face.top()
            right=face.right()
            bottom=face.bottom()
            cv2.rectangle(img,(left,top),(right,bottom),(0,255,0),2)
            img1=cv2.resize(img[top:bottom,left:right],dsize=(150,150))
            img1=cv2.cvtColor(img1,cv2.COLOR_BGR2RGB)
            img1 = np.array(img1)/255.
            img_tensor = img1.reshape(-1,150,150,3)
            prediction =model.predict(img_tensor)    
            if prediction[0][0]>0.5:
                result='unsmile'
            else:
                result='smile'
            cv2.putText(img, result, (left,top), font, 2, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA)
        cv2.imshow('Video', img)
while video.isOpened():
    res, img_rd = video.read()
    if not res:
        break
    rec(img_rd)
    if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'):
        break
video.release()
cv2.destroyAllWindows()

这里可以采用上面训练出来的两种模型

smiles_and_unsmiles_small_1.h5
smiles_and_unsmiles_small_2.h5

测试：
这里用的我喜欢的明星哈哈哈哈哈

这里贴自己的图片展示一下哈哈哈哈

使用opencv自带的微笑识别

import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml')

eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_eye.xml')

smile_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_smile.xml')
# 调用摄像头摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    # 获取摄像头拍摄到的画面
    ret, frame = cap.read()
    faces = face_cascade.detectMultiScale(frame, 1.3, 2)
    img = frame
    for (x,y,w,h) in faces:
    	# 画出人脸框，颜色自己定义，画笔宽度微
        img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,225,0),2)
    	# 框选出人脸区域，在人脸区域而不是全图中进行人眼检测，节省计算资源
        face_area = img[y:y+h, x:x+w]
        
        ## 人眼检测
        # 用人眼级联分类器引擎在人脸区域进行人眼识别，返回的eyes为眼睛坐标列表
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(face_area,1.3,10)
        for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
            #画出人眼框，绿色，画笔宽度为1
            cv2.rectangle(face_area,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),1)
        
        ## 微笑检测
        # 用微笑级联分类器引擎在人脸区域进行人眼识别，返回的eyes为眼睛坐标列表
        smiles = smile_cascade.detectMultiScale(face_area,scaleFactor= 1.16,minNeighbors=65,minSize=(25, 25),flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
        for (ex,ey,ew,eh) in smiles:
            #画出微笑框，（BGR色彩体系），画笔宽度为1
            cv2.rectangle(face_area,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,0,255),1)
            cv2.putText(img,'Smile',(x,y-7), 3, 1.2, (222, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)
        
	# 实时展示效果画面
    cv2.imshow('frame2',img)
    # 每5毫秒监听一次键盘动作
    if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 最后，关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

展示如下：

如果不是笑脸：

基于Dlib的笑脸识别

（dlib安装前面已经给出）
这里是在需要安装好

shape_predictor_68_face_landmarks.dat

可参考博客或下载地址

http://www.cnblogs.com/AdaminXie/
https://github.com/coneypo/Smile_Detector

代码如下：

import sys
import dlib  # 人脸识别的库dlib
import numpy as np  # 数据处理的库numpy
import cv2  # 图像处理的库OpenCv
 
class face_emotion():
    def __init__(self):
        # 使用特征提取器get_frontal_face_detector
        self.detector = dlib.get_frontal_face_detector()
        # dlib的68点模型，使用作者训练好的特征预测器
        self.predictor = dlib.shape_predictor("C:/Users/lanxi/Desktop/Smile_Detector-master/data/data_dlib_model/shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
 
        # 建cv2摄像头对象，这里使用电脑自带摄像头，如果接了外部摄像头，则自动切换到外部摄像头
        self.cap = cv2.VideoCapture(0)
        # 设置视频参数，propId设置的视频参数，value设置的参数值
        self.cap.set(3, 480)
        # 截图screenshoot的计数器
        self.cnt = 0
 
    def learning_face(self):
 
        # 眉毛直线拟合数据缓冲
        line_brow_x = []
        line_brow_y = []
 
        # cap.isOpened（） 返回true/false 检查初始化是否成功
        while (self.cap.isOpened()):
 
            # cap.read()
            # 返回两个值：
            #    一个布尔值true/false，用来判断读取视频是否成功/是否到视频末尾
            #    图像对象，图像的三维矩阵
            flag, im_rd = self.cap.read()
 
            # 每帧数据延时1ms，延时为0读取的是静态帧
            k = cv2.waitKey(1)
 
            # 取灰度
            img_gray = cv2.cvtColor(im_rd, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
 
            # 使用人脸检测器检测每一帧图像中的人脸。并返回人脸数rects
            faces = self.detector(img_gray, 0)
 
            # 待会要显示在屏幕上的字体
            font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
 
            # 如果检测到人脸
            if (len(faces) != 0):
 
                # 对每个人脸都标出68个特征点
                for i in range(len(faces)):
                    # enumerate方法同时返回数据对象的索引和数据，k为索引，d为faces中的对象
                    for k, d in enumerate(faces):
                        # 用红色矩形框出人脸
                        cv2.rectangle(im_rd, (d.left(), d.top()), (d.right(), d.bottom()), (0, 0, 255))
                        # 计算人脸热别框边长
                        self.face_width = d.right() - d.left()
 
                        # 使用预测器得到68点数据的坐标
                        shape = self.predictor(im_rd, d)
                        # 圆圈显示每个特征点
                        for i in range(68):
                            cv2.circle(im_rd, (shape.part(i).x, shape.part(i).y), 2, (222, 222, 0), -1, 8)
                             #cv2.putText(im_rd, str(i), (shape.part(i).x, shape.part(i).y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5,
                               #          (255, 255, 255))
 
                        # 分析任意n点的位置关系来作为表情识别的依据
                        mouth_width = (shape.part(54).x - shape.part(48).x) / self.face_width  # 嘴巴咧开程度
                        mouth_higth = (shape.part(66).y - shape.part(62).y) / self.face_width  # 嘴巴张开程度
                        
 
                        # 通过两个眉毛上的10个特征点，分析挑眉程度和皱眉程度
                        brow_sum = 0  # 高度之和
                        frown_sum = 0  # 两边眉毛距离之和
                        for j in range(17, 21):
                            brow_sum += (shape.part(j).y - d.top()) + (shape.part(j + 5).y - d.top())
                            frown_sum += shape.part(j + 5).x - shape.part(j).x
                            line_brow_x.append(shape.part(j).x)
                            line_brow_y.append(shape.part(j).y)
 
                        # self.brow_k, self.brow_d = self.fit_slr(line_brow_x, line_brow_y)  # 计算眉毛的倾斜程度
                        tempx = np.array(line_brow_x)
                        tempy = np.array(line_brow_y)
                        z1 = np.polyfit(tempx, tempy, 1)  # 拟合成一次直线
                        self.brow_k = -round(z1[0], 3)  # 拟合出曲线的斜率和实际眉毛的倾斜方向是相反的
 
                        brow_hight = (brow_sum / 10) / self.face_width  # 眉毛高度占比
                        brow_width = (frown_sum / 5) / self.face_width  # 眉毛距离占比
                        
 
                        # 眼睛睁开程度
                        eye_sum = (shape.part(41).y - shape.part(37).y + shape.part(40).y - shape.part(38).y +
                                   shape.part(47).y - shape.part(43).y + shape.part(46).y - shape.part(44).y)
                        eye_hight = (eye_sum / 4) / self.face_width
                        
 
                        # 分情况讨论
                        # 张嘴，可能是开心或者惊讶
                        if round(mouth_higth >= 0.03):
                            if eye_hight >= 0.056:
                                cv2.putText(im_rd, "amazing", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                                            0.8,
                                            (0, 0, 255), 2, 4)
                            else:
                                cv2.putText(im_rd, "smile", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8,
                                            (0, 0, 255), 2, 4)
 
                        # 没有张嘴，可能是正常和生气
                        else:
                            if self.brow_k <= -0.3:
                                cv2.putText(im_rd, "angry", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8,
                                            (0, 0, 255), 2, 4)
                            else:
                                cv2.putText(im_rd, "", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8,
                                            (0, 0, 255), 2, 4)
 
                # 标出人脸数
                cv2.putText(im_rd, "Faces: " + str(len(faces)), (20, 50), font, 1, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA)
            else:
                # 没有检测到人脸
                cv2.putText(im_rd, "No Face", (20, 50), font, 1, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA)
 
            # 添加说明
            #im_rd = cv2.putText(im_rd, "S: screenshot", (20, 400), font, 0.8, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA)
            im_rd = cv2.putText(im_rd, "Q: quit", (20, 450), font, 0.8, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA)
 
            # 按下s键截图保存
            #if (k == ord('s')):
                #self.cnt += 1
                #cv2.imwrite("screenshoot" + str(self.cnt) + ".jpg", im_rd)
 
            # 按下q键退出
            if (k == ord('q')):
                break
 
            # 窗口显示
            cv2.imshow("camera", im_rd)
 
        # 释放摄像头
        self.cap.release()
 
        # 删除建立的窗口
        cv2.destroyAllWindows()
 
 
if __name__ == "__main__":
    my_face = face_emotion()
    my_face.learning_face()

然后测试：
注意这里要识别不到人脸的时候，才可以按q键退出

本次训练和识别花费时间很长，但是学到了很多，可以运用猫狗识别学到的知识进行训练

参考文献

http://www.cnblogs.com/AdaminXie/
https://blog.youkuaiyun.com/miss_bear/article/details/107089854
https://github.com/coneypo/Smile_Detector
anaconda下安装opencv和dlib
https://github.com/truongnmt/smile-detection