【源码】基于 Flask 的情感识别与机器人表情反馈系统

项目简介

这是一个结合深度学习、Web 开发和机器人技术的开源项目。借助 Flask 构建服务器，接收本地摄像头的视频流并进行情感识别，将识别结果回传至本地，驱动机器人做出相应的表情反馈。

项目的主要特性和功能

主要特性

1. 采用预训练的 VGG 模型进行图像情感分类。
2. 可实时处理摄像头捕获的视频流，对每一帧进行情感识别。
3. 能依据识别到的情感，驱动机器人展示对应表情。
4. 利用 Flask 构建服务器，实现客户端与服务器的数据传输。

功能说明

服务器端（main.py）

• 定义 VGG 模型类并加载预训练模型。
• 对上传图像进行预处理，如转换为灰度图像、调整大小等。
• 通过 Flask API 接收图像输入，进行情感分类预测并返回结果。

客户端（stream.py）

• 捕获摄像头视频流。
• 对每一帧进行情感识别，并发送至服务器。
• 根据服务器返回的识别结果，显示对应的表情 GIF 动画。
• 显示实时视频流及情感识别结果。

安装使用步骤

前提条件

• 已安装 Python 以及必要的库，如 Flask、Pillow 等。
• 已安装并配置好本地摄像头。
• 有访问服务器的权限（如知道服务器的 URL 和 API 接口）。

使用步骤

1. 安装依赖：在项目目录下运行 pip install -r requirements.txt 安装所需依赖。
2. 配置模型路径：在 main.py 中替换 'your_model' 为实际的模型文件路径。
3. 运行服务器：运行 main.py 启动 Flask 服务器。
4. 运行客户端程序：运行 stream.py，程序将自动启动摄像头并发送视频流至服务器进行情感识别。需提供一个服务器的 URL 作为参数，请注意替换 URL 中的 your_serverID 为实际的服务器 ID。
5. 观察结果：客户端将显示实时视频流、情感识别结果及对应的机器人表情反馈。

注意：本项目是练手项目，主要用于学习和演示，实际应用中可能需根据具体需求进一步优化调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】