简单的人脸情绪识别算法代码

这是一个简单的人脸情绪识别算法代码，通过python实现人脸情绪识别，仅适用于基础识别，未接入ai和大模型训练，适合简单使用场景，一起来看看吧。

以下图片是将本算法进行改进并且接入ai识别之后完成的一个识别程序演示图，可以看下图

我们先来看看代码，然后我再一条条解释

import cv2  
import face_expression  
  
# 加载模型  
model = face_expression.FaceExpression()  
  
# 打开摄像头  
cap = cv2.VideoCapture(0)  
  
while True:  
    # 读取摄像头图像  
    ret, frame = cap.read()  
  
    # 转换为灰度图像  
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
  
    # 检测人脸  
    faces = face_expression.extractor(gray)  
  
    # 遍历每个人脸  
    for face in faces:  
        # 裁剪人脸图像  
        face_img = cv2.resize(face[0], (40, 40))  
  
        # 检测七种情绪  
        emotion = model.get_expression(face_img)  
  
        # 在图像中绘制标签  
        label = emotion[0][0]  
        x = face[1][0]  
        y = face[1][1]  
        cv2.rectangle(frame, (x, y - 20), (x + 40, y + 20), (0, 255, 0), 2)  
        cv2.putText(frame, label, (x + 6, y + 18), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2)  
  
    # 显示图像  
    cv2.imshow('Emotion Recognition', frame)  
  
    # 按'q'键退出循环  
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  
        break  
  
# 释放摄像头资源并关闭窗口  
cap.release()  
cv2.destroyAllWindows()

代码如上，利用这个简单的代码然后应用到复杂场景中接入ai可以实际使用了，我们来讲一下如何使用和运行原理流程

这段代码使用OpenCV和face_expression库来实现实时情绪识别。它的主要步骤如下：

1. 导入必要的库：cv2和face_expression。

安装方法，使用命令行（windows和linux都用这个命令）

pip install opencv-python

pip install face_expression

 

2. 加载情绪识别模型。

3. 打开摄像头。

4. 进入循环，读取摄像头图像。

5. 将图像转换为灰度图像。

6. 检测人脸。

7. 遍历每个检测到的人脸。

8. 裁剪人脸图像，并将其调整为指定大小（40×40）。

9. 使用模型识别人脸的情绪。

10. 在图像中绘制标签，显示识别结果。

11. 按下 ‘q’ 键退出循环。

12. 释放摄像头资源并关闭窗口。

本文章在撰写过程中，幻城云笔记站长询问了多个好友，并且询问了学习人工智能的朋友，以求真理，所有误区请大家指出。

这段代码中的 face_expression 库是一个第三方库，需要进行安装。此外，模型的加载和使用要根据具体情况进行调整详细了解 face_expression 库的用法需要大家继续去学习。