还记得我们之前写过一篇文章《手把手教你人脸识别自动开机》吗？里面用OpenCV对人脸进行简单的识别，让计算机训练认识到某个特定人物后识别对象。今天来做点高级的，识别出人脸的情绪。

本文分为两大部分：

1.面部检测：检测图像的脸部位置，输出边界框的坐标

2.情绪检测：将面部的情绪分为高兴、生气、悲伤、中性、惊讶、厌恶、恐惧。

一、面部检测

可以使用上次文章( 《手把手教你人脸识别自动开机》 )中讲到的方法—用openCV检测，也可以使用

这里我们尝试一下face_recognition项目， face_recognition 安装：

Face_recognition需要用到一个包叫dlib, 通过pip可能不一定装得上，因此这里推荐大家使用anaconda安装dlib：

conda install -c conda-forge dlib

然后再安装Face_recognition：

pip install face_recognition

用face_recognition三句代码就能识别图像中的脸部：

import face_recognition

image = face_recognition.load_image_file("1.png")

face_locations = face_recognition.face_locations(image)

二、情绪检测

人类习惯从面部表情中吸收非言语暗示，那么计算机可以吗？答案是肯定的，但是需要训练它学会识别情绪。今天我们不太可能讲收集数据、构建CNN模型等逻辑流程。我们直接用priya-dwivedi训练好的模型，他们用Kaggle开源数据集(人脸情感识别 FER)训练了一个六层卷积神经网络模型。

现在就调用模型识别一下孙哥在这张图里的情绪吧：

import face_recognition

import numpy as np

import cv2

from keras.models import load_model

emotion_dict= {'生气': 0, '悲伤': 5, '中性': 4, '厌恶': 1, '惊讶': 6, '恐惧': 2, '高兴': 3}

image = face_recognition.load_image_file("1.png")

# 载入图像

face_locations = face_recognition.face_locations(image)

# 寻找脸部

top, right, bottom, left = face_locations[0]

# 将脸部框起来

face_image = image[top:bottom, left:right]

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

face_image = cv2.cvtColor(face_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

face_image = np.reshape(face_image, [1, face_image.shape[0], face_image.shape[1], 1])

# 调整到可以进入该模型输入的大小

model = load_model("./model_v6_23.hdf5")

# 载入模型

predicted_class = np.argmax(model.predict(face_image))

# 分类情绪

label_map = dict((v,k) for k,v in emotion_dict.items())

predicted_label = label_map[predicted_class]

# 根据情绪映射表输出情绪

print(predicted_label)

结果：

$python emotion.py

高兴

从下面终端输出的结果我们可以看到孙哥现在是高兴的情绪，这个结果应该正确(毕竟孙哥还是表里如一的)。

虽然简单，但还是建议有兴趣的同学从头到尾做一遍试一下，过程中会遇到不少的坑，慢慢百度谷歌解决就好了。

文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的Python 教程，请持续关注Python实用宝典，如果对你有帮助，麻烦在下面点一个赞/在看哦

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原文来自Python实用宝典：Python 面部情绪识别