面部情绪检测是一种允许计算机从面部表情检测人类情绪的技术。随着计算机视觉技术的进步，面部情绪检测已成为机器学习和人工智能的热门应用。
在本文中，我们将探讨如何使用 Python 和 OpenCV 构建面部情绪检测系统。我们将使用 FER2013 数据集，其中包含超过 35,000 张面部图像，标记有七种情绪：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性。
第 1 步： 导入库
第一步是导入所需的库。我们将使用 OpenCV 从摄像头捕获视频流，使用 Keras 加载和训练我们的模型，使用 NumPy 处理图像。
import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model
第 2 步： 加载模型
我们将使用预训练的卷积神经网络 (CNN) 模型对面部表情进行分类。我们可以使用 Keras 函数加载模型load_model()。
model = load_model('model.h5')'模型.h5'）
第三步： 初始化相机
接下来，我们需要初始化摄像头来捕捉视频流。我们可以使用 OpenCVVideoCapture()函数来初始化相机。
上限 = cv2.VideoCapture(0)0 )
第 4 步： 定义情绪
我们需要定义我们想要检测的情绪及其相应的颜色来显示。
情绪 = {0：'愤怒'，1：'厌恶'，2：'恐惧'，3：'快乐'，4：'悲伤'，5：'惊讶'，6：'中性'}颜色 = {'0：“愤怒”，1：“厌恶”，2：“恐惧”，3：“高兴”，4：“悲伤”，5：“惊讶”，6：“中性” }
颜色={ “愤怒”：（0 , 0 , 255 ), '厌恶' : ( 0 , 255 , 0 ), '恐惧' : ( 255 , 0 ,0), '快乐' : ( 255 , 255 , 0 ), '悲伤' : ( 0 , 255 , 255 ), '惊讶' : ( 255 , 0 , 255 ), '中性' : ( 255 , 255 , 255 )}
步骤 5： 处理视频流
我们现在可以处理视频流来检测面部情绪。我们将遍历视频流的每一帧，使用 Haar 级联分类器检测人脸，提取人脸区域，预处理图像，并使用预训练模型对情绪进行分类。
while True :
ret, frame = cap.read()
# 使用 Haar 级联分类器检测人脸
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3 , 5 )
for (x, y, w, h) in faces:
# 提取人脸区域
face = gray[y:y+h, x:x+w]
# 将人脸图像调整为48x48像素
face = cv2.resize(face, ( 48 , 48 ))
# 预处理图像
face = np.expand_dims(face, axis= 0 )
face = np.expand_dims(face, axis=- 1 )
face = face/ 255.0
# 使用预训练模型对情绪进行分类
predictions = model.predict(face)
emotion = emotions[np.argmax(predictions)]
color = colors[emotion]
# 在面部周围画一个矩形并显示情感
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), color, 2 )
cv2.putText(frame, emotion, (x, y+ 20 ), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1 , color, 2 , cv2.LINE_AA) #显示
处理后的视频流
cv2.imshow( 'Facial Emotion Detection' , frame) # if cv2.waitKey(
1 ) & 0xFF == ord ( 'q' ):
中断
第六步： 松开相机并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
#保存模型以备将来使用
model.save( 'model.h5' )
结论
面部情绪检测是计算机视觉技术的一项引人入胜的应用，可用于娱乐、医疗保健和安全等各个行业。在本文中，我们探讨了如何使用 Python 和 OpenCV 构建面部情绪检测系统。我们使用预训练的 CNN 模型对面部表情进行分类，并使用 FER2013 数据集来训练模型。我们处理视频流以检测人脸、提取人脸区域、预处理图像并使用预训练模型对情绪进行分类。最后，我们展示处理后的视频流并保存模型以备将来使用。
面部情绪检测已经取得了长足的进步，随着人工智能和计算机视觉技术的进步，未来有望变得更加准确和高效。
