项目简介
本项目是基于Python的深度学习面部表情识别系统,融合了卷积神经网络(CNN)与实时视频处理技术。系统可借助摄像头捕获实时视频流,检测并识别视频里的人脸表情,同时在界面呈现识别结果。
项目的主要特性和功能
- 深度学习模型:运用Keras库构建卷积神经网络(CNN)模型,用于面部表情识别。
- 实时视频处理:通过摄像头捕获实时视频流,并对每一帧做处理与表情识别。
- 人脸检测:采用OpenCV的Haar Cascade分类器进行人脸检测。
- 表情识别:把检测到的人脸区域裁剪并缩放到模型输入大小,输入训练好的模型进行预测。
- 结果展示:在界面显示识别结果,包含表情文本和对应的表情图片。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件,按以下步骤操作:
1. 安装依赖库:
- 安装Python 3.x。
- 使用pip安装以下依赖库:
bash
pip install numpy torch sklearn opencv-python tensorflow keras
2. 训练模型:运行train.py
脚本进行模型训练,训练完成后保存模型权重。
3. 运行系统:运行gui.py
脚本,开启GUI界面和实时视频处理。
4. 测试功能:在界面上打开摄像头,观察视频流中人脸的表情识别结果。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】