Python+OpenCV进行人脸面部表情识别

目录
  • 前言
  • 一、图片预处理
  • 二、数据集划分
  • 三、识别笑脸
  • 四、Dlib提取人脸特征识别笑脸和非笑脸

前言

环境搭建可查看Python人脸识别微笑检测

数据集可在https://inc.ucsd.edu/mplab/wordpress/index.html%3Fp=398.html获取

数据如下:

一、图片预处理

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
import os

# dlib预测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 读取图像的路径
path_read = ".\ImageFiles\\files"
num=0
for file_name in os.listdir(path_read):
	#aa是图片的全路径
    aa=(path_read +"/"+file_name)
    #读入的图片的路径中含非英文
    img=cv2.imdecode(np.fromfile(aa, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    #获取图片的宽高
    img_shape=img.shape
    img_height=img_shape[0]
    img_width=img_shape[1]

    # 用来存储生成的单张人脸的路径
    path_save=".\ImageFiles\\files1"
    # dlib检测
    dets = detector(img,1)
    print("人脸数:", len(dets))
    for k, d in enumerate(dets):
        if len(dets)>1:
            continue
        num=num+1
        # 计算矩形大小
        # (x,y), (宽度width, 高度height)
        pos_start = tuple([d.left(), d.top()])
        pos_end = tuple([d.right(), d.bottom()])

        # 计算矩形框大小
        height = d.bottom()-d.top()
        width = d.right()-d.left()

        # 根据人脸大小生成空的图像
        img_blank = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
        for i in range(height):
            if d.top()+i>=img_height:# 防止越界
                continue
            for j in range(width):
                if d.left()+j>=img_width:# 防止越界
                    continue
                img_blank[i][j] = img[d.top()+i][d.left()+j]
        img_blank = cv2.resize(img_blank, (200, 200), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

        cv2.imencode('.jpg', img_blank)[1].tofile(path_save+"\\"+"file"+str(num)+".jpg") # 正确方法

运行结果:

二、数据集划分

import os, shutil
# 原始数据集路径
original_dataset_dir = '.\ImageFiles\\files1'

# 新的数据集
base_dir = '.\ImageFiles\\files2'
os.mkdir(base_dir)

# 训练图像、验证图像、测试图像的目录
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)

train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'smile')
os.mkdir(train_cats_dir)

train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'unsmile')
os.mkdir(train_dogs_dir)

validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'smile')
os.mkdir(validation_cats_dir)

validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'unsmile')
os.mkdir(validation_dogs_dir)

test_cats_dir = os.path.join(test_dir, 'smile')
os.mkdir(test_cats_dir)

test_dogs_dir = os.path.join(test_dir, 'unsmile')
os.mkdir(test_dogs_dir)

# 复制1000张笑脸图片到train_c_dir
fnames = ['file{}.jpg'.format(i) for i in range(1,900)]
for fname in fnames:
    src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
    dst = os.path.join(train_cats_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)

fnames = ['file{}.jpg'.format(i) for i in range(900, 1350)]
for fname in fnames:
    src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
    dst = os.path.join(validation_cats_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)

# Copy next 500 cat images to test_cats_dir
fnames = ['file{}.jpg'.format(i) for i in range(1350, 1800)]
for fname in fnames:
    src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
    dst = os.path.join(test_cats_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)

fnames = ['file{}.jpg'.format(i) for i in range(2127,3000)]
for fname in fnames:
    src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
    dst = os.path.join(train_dogs_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)

# Copy next 500 dog images to validation_dogs_dir
fnames = ['file{}.jpg'.format(i) for i in range(3000,3304)]
for fname in fnames:
    src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
    dst = os.path.join(validation_dogs_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)

# # Copy next 500 dog images to test_dogs_dir
# fnames = ['file{}.jpg'.format(i) for i in range(3000,3878)]
# for fname in fnames:
#     src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
#     dst = os.path.join(test_dogs_dir, fname)
#     shutil.copyfile(src, dst)

运行结果:

三、识别笑脸

模式构建:

#创建模型
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'))
model.summary()#查看

进行归一化

#归一化
from keras import optimizers
model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4),
              metrics=['acc'])
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
validation_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        # 目标文件目录
        train_dir,
        #所有图片的size必须是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')
test_generator = test_datagen.flow_from_directory(test_dir,
                                                   target_size=(150, 150),
                                                   batch_size=20,
                                                   class_mode='binary')
for data_batch, labels_batch in train_generator:
    print('data batch shape:', data_batch.shape)
    print('labels batch shape:', labels_batch)
    break
#'smile': 0, 'unsmile': 1

增强数据

#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')
#数据增强后图片变化
import matplotlib.pyplot as plt
# This is module with image preprocessing utilities
from keras.preprocessing import image
train_smile_dir = './ImageFiles//files2//train//smile/'
fnames = [os.path.join(train_smile_dir, fname) for fname in os.listdir(train_smile_dir)]
img_path = fnames[3]
img = image.load_img(img_path, target_size=(150, 150))
x = image.img_to_array(img)
x = x.reshape((1,) + x.shape)
i = 0
for batch in datagen.flow(x, batch_size=1):
    plt.figure(i)
    imgplot = plt.imshow(image.array_to_img(batch[0]))
    i += 1
    if i % 4 == 0:
        break
plt.show()

创建网络:

#创建网络
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'])
#归一化处理
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,)

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=60,
      validation_data=validation_generator,
      validation_steps=50)
model.save('smileAndUnsmile1.h5')

#数据增强过后的训练集与验证集的精确度与损失度的图形
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()

单张图片测试:

# 单张图片进行判断  是笑脸还是非笑脸
import cv2
from keras.preprocessing import image
from keras.models import load_model
import numpy as np
#加载模型
model = load_model('smileAndUnsmile1.h5')
#本地图片路径
img_path='test.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(150, 150))

img_tensor = image.img_to_array(img)/255.0
img_tensor = np.expand_dims(img_tensor, axis=0)
prediction =model.predict(img_tensor)
print(prediction)
if prediction[0][0]>0.5:
    result='非笑脸'
else:
    result='笑脸'
print(result)

摄像头测试:

#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('smileAndUnsmile1.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(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
video.release()
cv2.destroyAllWindows()

运行结果:

四、Dlib提取人脸特征识别笑脸和非笑脸

import cv2                     #  图像处理的库 OpenCv
import dlib                    # 人脸识别的库 dlib
import numpy as np             # 数据处理的库 numpy
class face_emotion():
    def __init__(self):
        self.detector = dlib.get_frontal_face_detector()
        self.predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
        self.cap = cv2.VideoCapture(0)
        self.cap.set(3, 480)
        self.cnt = 0
    def learning_face(self):
        line_brow_x = []
        line_brow_y = []
        while(self.cap.isOpened()):

            flag, im_rd = self.cap.read()
            k = cv2.waitKey(1)
            # 取灰度
            img_gray = cv2.cvtColor(im_rd, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
            faces = self.detector(img_gray, 0)

            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)):
                    for k, d in enumerate(faces):
                        cv2.rectangle(im_rd, (d.left(), d.top()), (d.right(), d.bottom()), (0,0,255))
                        self.face_width = d.right() - d.left()
                        shape = self.predictor(im_rd, d)
                        mouth_width = (shape.part(54).x - shape.part(48).x) / self.face_width
                        mouth_height = (shape.part(66).y - shape.part(62).y) / self.face_width
                        brow_sum = 0
                        frown_sum = 0
                        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)

                        tempx = np.array(line_brow_x)
                        tempy = np.array(line_brow_y)
                        z1 = np.polyfit(tempx, tempy, 1)
                        self.brow_k = -round(z1[0], 3) 

                        brow_height = (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

                        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
                        if round(mouth_height >= 0.03) and eye_hight<0.56:
                            cv2.putText(im_rd, "smile", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2,
                                            (0,255,0), 2, 4)

                        if round(mouth_height<0.03) and self.brow_k>-0.3:
                            cv2.putText(im_rd, "unsmile", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2,
                                        (0,255,0), 2, 4)
                cv2.putText(im_rd, "Face-" + str(len(faces)), (20,50), font, 0.6, (0,0,255), 1, cv2.LINE_AA)
            else:
                cv2.putText(im_rd, "No Face", (20,50), font, 0.6, (0,0,255), 1, cv2.LINE_AA)
            im_rd = cv2.putText(im_rd, "S: screenshot", (20,450), font, 0.6, (255,0,255), 1, cv2.LINE_AA)
            im_rd = cv2.putText(im_rd, "Q: quit", (20,470), font, 0.6, (255,0,255), 1, cv2.LINE_AA)
            if (cv2.waitKey(1) & 0xFF) == ord('s'):
                self.cnt += 1
                cv2.imwrite("screenshoot" + str(self.cnt) + ".jpg", im_rd)
            # 按下 q 键退出
            if (cv2.waitKey(1)) == ord('q'):
                break
            # 窗口显示
            cv2.imshow("Face Recognition", im_rd)
        self.cap.release()
        cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == "__main__":
    my_face = face_emotion()
    my_face.learning_face()

运行结果:

以上就是Python+OpenCV进行人脸面部表情识别的详细内容,更多关于Python OpenCV 表情识别的资料请关注我们其它相关文章!

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    一.dlib以及opencv-python库安装 介于我使用的是jupyter notebook,所以在安装dlib和opencv-python时是在 这个命令行安装的 dlib安装方法: 1.若可以,直接使用上图所示命令行输入以下命令: pip install cmake pip install boost pip install dlib 若安装了visual studio2019应该就可以直接pip install dlib,至少我是这样 由于很多在执行第三句时都会报错,所以这里提供第二种

  • 基于python3+OpenCV实现人脸和眼睛识别

    基于python3+OpenCV的人脸和眼睛识别,供大家参考,具体内容如下 一.OpenCV人脸检测的xml文件下载 人脸检测和眼睛检测要用到haarcascade_eye.xml和haarcascade_frontalface_default.xml这两个文件,这两个文件可以在OpenCV的官网下载,具体下载方法如下: 1.打开要下载的xml文件,如下图: 2.点击Raw: 3.在新打开的网页中右击,选择另存为,最后保存就可以了. 二.人脸检测文件的导入以及图片的处理 接下来就可以在代码中载入

  • python 实现表情识别

    表情识别 表情识别支持7种表情类型,生气.厌恶.恐惧.开心.难过.惊喜.平静等. 实现思路 使用OpenCV识别图片中的脸,在使用keras进行表情识别. 效果预览 实现代码 与<性别识别>相似,本文表情识别也是使用keras实现的,和性别识别相同,型数据使用的是oarriaga/face_classification的,代码如下: #coding=utf-8 #表情识别 import cv2 from keras.models import load_model import numpy a

  • Python+OpenCV进行人脸面部表情识别

    目录 前言 一.图片预处理 二.数据集划分 三.识别笑脸 四.Dlib提取人脸特征识别笑脸和非笑脸 前言 环境搭建可查看Python人脸识别微笑检测 数据集可在https://inc.ucsd.edu/mplab/wordpress/index.html%3Fp=398.html获取 数据如下: 一.图片预处理 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 import os

  • Python+OpenCV手势检测与识别Mediapipe基础篇

    目录 前言 项目效果图 认识Mediapipe 项目环境 代码 核心代码 视频帧率计算 完整代码 项目输出 结语 前言 本篇文章适合刚入门OpenCV的同学们.文章将介绍如何使用Python利用OpenCV图像捕捉,配合强大的Mediapipe库来实现手势检测与识别:本系列后续还会继续更新Mediapipe手势的各种衍生项目,还请多多关注! 项目效果图 视频捕捉帧数稳定在(25-30) 认识Mediapipe 项目的实现,核心是强大的Mediapipe ,它是google的一个开源项目: 功能

  • python openCV获取人脸部分并存储功能

    本文实例为大家分享了python openCV获取人脸部分并存储的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #-*- coding:utf-8 -*- import cv2 import os import time import base64 import numpy as np save_path = 'E:\\opencv\\2018-04-24OpenCv\\RAR\\savetest' faceCascade = cv2.CascadeClassifier( './haarcascade_f

  • python+OpenCV实现车牌号码识别

    基于python+OpenCV的车牌号码识别,供大家参考,具体内容如下 车牌识别行业已具备一定的市场规模,在电子警察.公路卡口.停车场.商业管理.汽修服务等领域已取得了部分应用.一个典型的车辆牌照识别系统一般包括以下4个部分:车辆图像获取.车牌定位.车牌字符分割和车牌字符识别 1.车牌定位的主要工作是从获取的车辆图像中找到汽车牌照所在位置,并把车牌从该区域中准确地分割出来 这里所采用的是利用车牌的颜色(黄色.蓝色.绿色) 来进行定位 #定位车牌 def color_position(img,ou

  • python OpenCV实现答题卡识别判卷

    本文实例为大家分享了python OpenCV实现答题卡识别判卷的具体代码,供大家参考,具体内容如下 完整代码: #导入工具包 import numpy as np import argparse import imutils import cv2 # 设置参数 ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-i", "--image", default="./images/test_03.png"

  • python+opencv实现文字颜色识别与标定功能

    最近接了一个比较简单的图像处理的单子,花了一点时间随便写了一下: 数据集客户没有是自己随便创建的: 程序如下: """ Code creation time:September 11, 2021 Author:PanBo Realize function:It mainly realizes the recognition and calibration of fonts with different colors """ import nump

  • Python Opencv使用ann神经网络识别手写数字功能

    opencv中也提供了一种类似于Keras的神经网络,即为ann,这种神经网络的使用方法与Keras的很接近.关于mnist数据的解析,读者可以自己从网上下载相应压缩文件,用python自己编写解析代码,由于这里主要研究knn算法,为了图简单,直接使用Keras的mnist手写数字解析模块.本次代码运行环境为:python 3.6.8opencv-python 4.4.0.46opencv-contrib-python 4.4.0.46 下面的代码为使用ann进行模型的训练: from kera

  • Python+OpenCV实现信用卡数字识别的方法详解

    目录 一.模板图像处理 二.信用卡图片预处理 一.模板图像处理 (1)灰度图.二值图转化 template = cv2.imread('C:/Users/bwy/Desktop/number.png') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv_show('template_gray', template_gray) # 形成二值图像,因为要做轮廓检测 ret, template_thresh = cv2.thre

  • python+opencv实现动态物体识别

    注意:这种方法十分受光线变化影响 自己在家拿着手机瞎晃的成果图: 源代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Sep 27 15:47:54 2017 @author: tina """ import cv2 import numpy as np camera = cv2.VideoCapture(0) # 参数0表示第一个摄像头 # 判断视频是否打开 if (camera.isOpened()

  • Python Opencv实现图像轮廓识别功能

    本文实例为大家分享了python opencv识别图像轮廓的具体代码,供大家参考,具体内容如下 要求:用矩形或者圆形框住图片中的云朵(不要求全部框出) 轮廓检测 Opencv-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓. import cv2 img = cv2.imread('cloud.jpg') # 灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, binary = cv2.th

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