python表情代码_python如何实现表情识别 python实现表情识别代码示例

python如何实现表情识别？本篇文章小编给大家分享一下python实现表情识别代码示例，文章代码介绍的很详细，小编觉得挺不错的，现在分享给大家供大家参考，有需要的小伙伴们可以来看看。

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

本文表情识别是使用keras实现的，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 as np

import chineseText

import datetime

startTime = datetime.datetime.now()

emotion_classifier = load_model(

'classifier/emotion_models/simple_CNN.530-0.65.hdf5')

endTime = datetime.datetime.now()

print(endTime - startTime)

emotion_labels = {

0: '生气',

1: '厌恶',

2: '恐惧',

3: '开心',

4: '难过',

5: '惊喜',

6: '平静'

}

img = cv2.imread("img/emotion/emotion.png")

face_classifier = cv2.CascadeClassifier(

"C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml"

)

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = face_classifier.detectMultiScale(

gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(40, 40))

color = (255, 0, 0)

for (x, y, w, h) in faces:

gray_face = gray[(y):(y + h), (x):(x + w)]

gray_face = cv2.resize(gray_face, (48, 48))

gray_face = gray_face / 255.0

gray_face = np.expand_dims(gray_face, 0)

gray_face = np.expand_dims(gray_face, -1)

emotion_label_arg = np.argmax(emotion_classifier.predict(gray_face))

emotion = emotion_labels[emotion_label_arg]

cv2.rectangle(img, (x + 10, y + 10), (x + h - 10, y + w - 10),

(255, 255, 255), 2)

img = chineseText.cv2ImgAddText(img, emotion, x + h * 0.3, y, color, 20)

cv2.imshow("Image", img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

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