人脸情绪识别（使用深度学习和OpenCV）

原创

已于 2024-06-12 08:57:59 修改 · 8k 阅读

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#深度学习 #opencv #人工智能

于 2024-04-15 11:30:09 首次发布

前言

在这篇博客中，我将分享如何结合深度学习和OpenCV来创建一个能够实时识别人脸情感的系统。

本文主要为我个人的学习心得与总结，鉴于网络上知识信息的零散性，我特意进行了整合与阐述。若在整理过程中存在疏漏或错误之处，恳请各位不吝赐教，给予指正。需要强调的是，本文纯粹为学习交流之用，并不产生任何经济收益。若在文中出现任何涉及禁止转载或侵权的图片、文字内容，敬请及时与我取得联系，我将立即进行修正。

项目简介

情感检测在计算机科学领域中扮演着重要的角色，尤其在人机交互和情感智能应用中。本项目旨在利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），来实现实时的情感检测。此外，OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，为我们提供了处理图像和视频流的强大工具。

模型构建

导入必备的库

我们需要导入用到的Python库，包括数据处理库Pandas、科学计算库NumPy、深度学习框架Keras、以及计算机视觉库OpenCV

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D,Dense,Dropout,Flatten
from keras.losses import categorical_crossentropy
from keras.optimizers import Adam
from keras.utils import to_categorical

数据预处理

在能够进行表情识别之前，我们需要加载并预处理数据。这一过程包括读取图像数据，将数据分割为训练和测试集，对数据进行标准化处理，以及将标签转换为one-hot编码格式。以下是数据预处理的代码段：

def load_and_preprocess_data(file_path):
    Catch_bat = pd.read_csv(file_path)
    
    X_train, Y_train, X_test, Y_test = [], [], [], []
    
    for index, row in Catch_bat.iterrows():
        val = row['pixels'].split(' ')
        try:
            if 'Training' in row['Usage']:
                X_train.append(np.array(val, 'float32'))
                Y_train.append(row['emotion'])
            elif 'PublicTest' in row['Usage']:
                X_test.append(np.array(val, 'float32'))
                Y_test.append(row['emotion'])
        except:
            pass
    
    X_train = np.array(X_train, 'float32')
    Y_train = np.array(Y_train, 'float32')
    X_test = np.array(X_test, 'float32')
    Y_test = np.array(Y_test, 'float32')
    
    X_train = (X_train - np.mean(X_train, axis=0)) / np.std(X_train, axis=0)
    X_test = (X_test - np.mean(X_test, axis=0)) / np.std(X_test, axis=0)
    
    labels = 7
    Y_train = to_categorical(Y_train, num_classes=labels)
    Y_test = to_categorical(Y_test, num_classes=labels)

    width, height = 48, 48
    X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], width, height, 1)
    X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], width, height, 1)
    
    return X_train, Y_train, X_test, Y_test

这段代码首先使用pandas读取CSV文件，然后根据“Usage”列将数据分割为训练集和测试集。接着，它将图像数据标准化，并将标签转换为one-hot编码格式。

模型构建

此函数的目的是构建一个卷积神经网络模型，用于面部表情的分类。以下是数据预处理的代码段：

def build_model(input_shape, num_classes):
    model = Sequential()
    model.add

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