基于深度学习的面部表情和人物性别识别

基于深度学习的面部表情识别和任务性别识别，带摄像头的笔记本电脑，运行代码就可进行实时识别，里面模型，代码齐全。详情可咨询q：994329541

# 人脸面部表情 以及 性别识别分类
import cv2
import numpy as np

from statistics import mode
from keras.models import load_model
from src.utils.datasets import get_labels # 拿到标签{emotion/性别}
from src.utils.inference import detect_faces # 人脸检测
from src.utils.inference import draw_text # 写文字
from src.utils.inference import draw_bounding_box # 绘框
from src.utils.inference import apply_offsets # 坐标设置
from src.utils.inference import load_detection_model # 加载人脸检测分类器
from src.utils.preprocessor import preprocess_input # 输入图像预处理

# 面部表情及其性别识别分类
# parameters for loading data and images
# 人脸检测分类器模型
detection_model_path = ‘../trained_models/detection_models/haarcascade_frontalface_default.xml‘
# 人脸情绪识别分类模型
emotion_model_path = ‘../trained_models/emotion_models/fer2013_mini_XCEPTION.102-0.66.hdf5‘
# 人物性别识别分类模型
gender_model_path = ‘../trained_models/gender_models/simple_CNN.81-0.96.hdf5‘

# emotion_labels {0-6}
emotion_labels = get_labels（‘fer2013‘）
# gender_labels {0-1}
gender_labels = get_labels（‘imdb‘）
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # 定义字体 -- 正常尺寸的sans-serif字体
# 人脸检测框的超参数
frame_window = 10
emotion_offsets = （2040） # emotion坐标
gender_offsets = （3060） # gender坐标

# 加载模型
face_detection = load_detection_model（detection_model_path） # 人脸检测分类器
emotion_classifier = load_model（emotion_model_pathcompile=False） # 人脸情趣模型
gender_classifier = load_model（gender_model_pathcompile=False） # 性别分类模型

# input_model_shape（）
emotion_target_size = emotion_classifier.input_shape[1:3]
gender_target_size = gender_classifier.input_shape[1:3]

# 模型列表
gender_window = []
emotion_window = []

# 开始采集视频图像
cv2.namedWindow（‘emotion_frame‘）
video_capture = cv2.VideoCapture（0） # 摄像头
while True:
    # 抓一帧图
    # bgr_image = video_capture.read（）[1] # bgr图
    bgr_image = cv2.imread（‘../images/test_image.jpg‘）
    gray_image = cv2.cvtColor（bgr_imagecv2.COLOR_BGR2GRAY） #灰度图
    rgb_image = cv2.cvtColor（bgr_imagecv2.COLOR_BGR2RGB） # 彩色图
    faces = detect_faces（face_detectiongray_image） #检测到的人脸

    for face_coordinates in faces:
        # 对每一个人脸，分别找到 gender 和 emotion 坐标
        x1x2y1y2 = apply_offsets（face_coordinatesgender_offsets）
        rgb_face = rgb_image[y1:y2x1:x2]

        x1x2y1y2 = apply_offsets（face_coordinatesemotion_offsets）
        gray_face = gray_image[y1:y2x1:x2]

        # 调整大小
        try:
            rgb_face = cv2.resize（rgb_face（gender_target_size））
            gray_face = cv2.resize（gray_face（emotion_target_size））
        except:
            continue
        ##########  emotion ##########
        gray_face = preprocess_input（gray_faceFalse） # 预处理 （6464）
        # print（‘gray_face0:‘ gray_face.shape）
        gray_face = np.expand_dims（gray_face0） #（16464）
        # print（‘gray_face1:‘ gray_face.shape）
        gray_face = np.expand_dims（gray_face-1）#（164641）
        # print（‘gray_face2:‘gray_face.shape）

        # emotion_label
        # predict:每一个label的得分值
        emotion_predic

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-12-26 14:38  face_test\
     目录           0  2018-12-26 14:30  face_test\.idea\
     目录           0  2018-12-24 15:57  face_test\.idea\codestyles\
     文件         153  2018-12-24 15:57  face_test\.idea\codestyles\codestyleConfig.xml
     文件         408  2018-12-24 15:57  face_test\.idea\face_test.iml
     文件         310  2018-12-25 10:02  face_test\.idea\misc.xml
     文件         277  2018-12-24 15:56  face_test\.idea\modules.xml
     文件       26893  2018-12-26 14:30  face_test\.idea\workspace.xml
     目录           0  2018-12-26 14:37  face_test\datasets\
     文件          71  2018-12-26 14:38  face_test\datasets\explain.txt
     目录           0  2018-12-26 14:36  face_test\images\
     文件      137634  2018-10-23 15:13  face_test\images\12_angry_men.jpg
     文件    27914575  2018-10-23 15:13  face_test\images\color_demo.gif
     文件      740083  2018-10-23 15:13  face_test\images\demo_results.png
     文件      198653  2018-10-23 15:13  face_test\images\emotion_classification.jpg
     文件      509993  2018-10-23 15:13  face_test\images\gradcam_results.png
     文件     3796922  2018-10-23 15:13  face_test\images\robocup_team.png
     文件      136101  2018-10-23 15:13  face_test\images\solvay_conference.jpg
     文件      515357  2018-10-23 15:13  face_test\images\test.jpg
     目录           0  2018-12-26 14:26  face_test\src\
     目录           0  2018-12-24 20:01  face_test\src\models\
     目录           0  2018-12-24 20:29  face_test\src\models\__pycache__\
     文件        7454  2018-12-24 20:29  face_test\src\models\__pycache__\cnn.cpython-36.pyc
     文件       13661  2018-12-24 20:01  face_test\src\models\cnn.py
     文件        5404  2018-12-26 14:26  face_test\src\picture_gender_emotion_demo.py
     文件        2978  2018-12-24 20:29  face_test\src\train_emotion_classifier.py
     文件        3608  2018-12-26 11:31  face_test\src\train_gender_classifier.py
     目录           0  2018-12-25 17:03  face_test\src\utils\
     目录           0  2018-12-25 17:24  face_test\src\utils\__pycache__\
     文件        7120  2018-12-24 17:11  face_test\src\utils\__pycache__\data_augmentation.cpython-36.pyc
     文件        5064  2018-12-24 17:23  face_test\src\utils\__pycache__\datasets.cpython-36.pyc
............此处省略56个文件信息