人脸情绪识别VS2015python工程

工程中包含训练好的模型，内部有详细的配置教程，方法简单效果明显，程序运行流畅。

“““
从视屏中识别人脸，并实时标出面部特征点
“““

import dlib                     #人脸识别的库dlib
import numpy as np              #数据处理的库numpy
import cv2                      #图像处理的库OpenCv


class face_emotion（）:

    def __init__（self）:
        # 使用特征提取器get_frontal_face_detector
        self.detector = dlib.get_frontal_face_detector（）
        # dlib的68点模型，使用作者训练好的特征预测器
        self.predictor = dlib.shape_predictor（“shape_predictor_68_face_landmarks.dat“）

        #建cv2摄像头对象，这里使用电脑自带摄像头，如果接了外部摄像头，则自动切换到外部摄像头
        self.cap = cv2.VideoCapture（0）
        # 设置视频参数，propId设置的视频参数，value设置的参数值
        self.cap.set（3 480）
        # 截图screenshoot的计数器
        self.cnt = 0


    def learning_face（self）:

        # 眉毛直线拟合数据缓冲
        line_brow_x = []
        line_brow_y = []

        # cap.isOpened（） 返回true/false 检查初始化是否成功
        while（self.cap.isOpened（））:

            # cap.read（）
            # 返回两个值：
            #    一个布尔值true/false，用来判断读取视频是否成功/是否到视频末尾
            #    图像对象，图像的三维矩阵
            flag im_rd = self.cap.read（）

            # 每帧数据延时1ms，延时为0读取的是静态帧
            k = cv2.waitKey（1）

            # 取灰度
            img_gray = cv2.cvtColor（im_rd cv2.COLOR_RGB2GRAY）

            # 使用人脸检测器检测每一帧图像中的人脸。并返回人脸数rects
            faces = self.detector（img_gray 0）

            # 待会要显示在屏幕上的字体
            font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

            # 如果检测到人脸
            if（len（faces）!=0）:

                # 对每个人脸都标出68个特征点
                for i in range（len（faces））:
                    # enumerate方法同时返回数据对象的索引和数据，k为索引，d为faces中的对象
                    for k d in enumerate（faces）:
                        # 用红色矩形框出人脸
                        cv2.rectangle（im_rd （d.left（） d.top（）） （d.right（） d.bottom（）） （0 0 255））
                        # 计算人脸热别框边长
                        self.face_width = d.right（） - d.left（）

                        # 使用预测器得到68点数据的坐标
                        shape = self.predictor（im_rd d）
                        # 圆圈显示每个特征点
                        for i in range（68）:
                            cv2.circle（im_rd （shape.part（i）.x shape.part（i）.y） 2 （0 255 0） -1 8）
                            #cv2.putText（im_rd str（i） （shape.part（i）.x shape.part（i）.y） cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX 0.5
                            #            （255 255 255））

                        # 分析任意n点的位置关系来作为表情识别的依据
                        mouth_width = （shape.part（54）.x - shape.part（48）.x） / self.face_width  # 嘴巴咧开程度
                        mouth_higth = （shape.part（66）.y - shape.part（62）.y） / self.face_width  # 嘴巴张开程度
                        # print（“嘴巴宽度与识别框宽度之比：“mouth_width_arv）
                        # print（“嘴巴高度与识别框高度之比：“mouth_higth_arv）

                        # 通过两个眉毛上的10个特征点，分析挑眉程度和皱眉程度
                        brow_sum = 0  # 高度之和
                        frown_sum = 0  # 两边眉毛距离之和
                        for j in range（17 21）:
                            brow_sum += （shape.part（j

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2018-05-15 13:28  人脸识别情绪识别程序\Python4.24.3\.vs\
     目录           0  2018-05-15 13:28  人脸识别情绪识别程序\Python4.24.3\.vs\Python4.24.3\
     目录           0  2018-05-15 13:28  人脸识别情绪识别程序\Python4.24.3\.vs\Python4.24.3\v14\
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     文件         839  2018-04-25 00:31  人脸识别情绪识别程序\Python4.24.3\Python4.24.3.sln
     文件         108  2018-05-15 13:31  人脸识别情绪识别程序\程序配置说明.txt