python人脸识别表情检测器（2）：基本框架的制作

很好，资源包都下载好了，什么w(ﾟДﾟ)w，还没有？你已经过时辣，关注我，即可看见关于python表情检测器的内容（滑稽）
全民制作人们，大家好，我是练习时常两年半（强行两年半）的程序爱好者，你们懂的，喜欢吃，喝，拉，撒。music~
如果你还没有下载好，那么可以看我的文章了解到一些要安装的包，这里声明一下，表情检测器的内容是从一另一位人的文章里面看到的，但是基本的算法很那个人不一样，是我自己的版本。
本篇文章适合一些学习了python，却不知道怎么用的大神（小白）们使用哦~
好的，我们先创建一个类，还有这个函数的基本框架，代码如下

import dlib
import numpy
import cv2class Face_Emotion():def __init__(self):self.detector=dlib.get_frontal_face_detector()#获得dlib的检测器self.cap=cv2.VideoCapture(0)#连接摄像头self.predictor=dlib.shape_predictor("bla")#自己附上自己的地址self.cap.set(3,480)

在我讲解之前，真的很推荐先看我之前的一个文章（滑稽），那里面有讲解需要的语句。这个框架主要是生成一个摄像头和加载必要的数据和包。这个就是基础的东西了。那么继续，因为我们的人脸识别还没有弄完。接下来的步骤就是获取摄像头获取的数据，取灰度，给dlib识别，把dlib给出的数据再给cv2,对视频本身进行处理，美滋滋。

def test(self):while(self.cap.isOpened):#当摄像头打开的时候flag, im_rd = self.cap.read()#这一行是用来提取拿到的数据的k = cv2.waitKey(1)#这里是让循环延迟1毫秒img_gray = cv2.cvtColor(im_rd, cv2.COLOR_RGB2GRAY)#这里让被提取的数据取灰度dets=self.detector(img_gray,0)#这里给dlib之前加载的检测处理，识别图片中的人脸

这个的主要就还是处理图片+识别图片，那么之后就是识别出脸之后加一些骚操作了，比如是框出你的脸蛋。ＷＯＷ,想想都觉得很酷呢，所以，只要关注我，不错过其他python骚操作（滑稽）。那么就加上骚操作之后, 会长成什么亚子呢？

if (len(dets))!=0:for i in range(len(dets)):for k, d in enumerate(dets):cv2.rectangle(im_rd, (d.left(), d.top()), (d.right(), d.bottom()), (0, 0, 255))#框出人脸的外形shape = self.predictor(im_rd, d)#记录人脸68点的数据for i in range(68):cv2.circle(im_rd, (shape.part(i).x, shape.part(i).y), 2, (0, 255, 0), -1, 8)#圈出脸上的68点cv2.putText(im_rd, str(i), (shape.part(i).x, shape.part(i).y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5,(255, 255, 255))#把数字标上68点

嘿！骚操作来了，是时候拉一拉你身边的老铁，分享一下。运行一下自己看一下吧！那么我们把整个代码拿出来，给你看一下把。

import cv2
import dlib
import numpy
from sklearn import svmclass Face_Learn():def __init__(self):self.detector=dlib.get_frontal_face_detector()#加载dlib检测器self.predictor=dlib.shape_predictor("lian xi shi chang liang nian ban")#自己加载地址self.cap=cv2.VideoCapture(0)#连接摄像头self.cap.set(10,0)def test(self):while(self.cap.isOpened):flag, im_rd = self.cap.read()#获取图像k = cv2.waitKey(1)#一毫秒的延迟img_gray = cv2.cvtColor(im_rd, cv2.COLOR_RGB2GRAY)#取图像灰度dets=self.detector(img_gray,0)#检测是否有脸font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX#加载显示要用的字体if (len(dets))!=0:#如果有脸for i in range(len(dets)):#对每一个脸挨个的处理for k, d in enumerate(dets):#获取脸的特征值cv2.rectangle(im_rd, (d.left(), d.top()), (d.right(), d.bottom()), (0, 0, 255))#框出人脸shape = self.predictor(im_rd, d)#获取脸68点的坐标值for i in range(68):cv2.circle(im_rd, (shape.part(i).x, shape.part(i).y), 2, (0, 255, 0), -1, 8)#用圆圈分布在68点上cv2.putText(im_rd, str(i), (shape.part(i).x, shape.part(i).y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5,(255, 255, 255))#将数字分布在68点cv2.imshow("camera",im_rd)#显示出图像
if __name__ == "__main__":face=Face_Learn()face.test()

整个代码就写完了，其中很多代码都来自Qian, Andrew. “from_video.PyAndrew_Qian/Dlib人脸表情识别 - 码云 Gitee.com.” 码云,gitee.com/Andrew_Qian/face/blob/master/from_video.py. 不过我加了一些自己的理解以及注释，不过在继续往后写的时候，基本的算法就是不一样的。
好了，在今后的文章中我还准备了，我自己写代码，写文章的原创文章【滑稽】

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