使用OpenCV实现人脸特征点检测与实时表情识别

使用OpenCV实现人脸特征点检测与实时表情识别

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/2202_75568470/article/details/136738107

人脸表情识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，广泛应用于人机交互、情感计算等领域。本文将介绍如何使用OpenCV和Dlib库实现人脸特征点检测，并进一步实现实时表情识别。

技术方案概述

本文介绍的技术方案基于OpenCV和Dlib库，通过以下步骤实现人脸特征点检测与实时表情识别：

1. 使用Dlib库进行人脸检测
2. 使用预训练的68点特征点检测模型定位人脸特征点
3. 基于特征点的变化识别不同表情

这种方法具有较高的准确度和实时性，适用于各种人脸表情分析场景。

代码实现

环境准备

确保已经安装了OpenCV和Dlib库。如果没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install opencv-python dlib

下载模型文件

需要从Dlib的官方网站或其他途径下载预训练模型文件shape_predictor_68_face_landmarks.dat，并确保它与Python脚本在同一目录下。

代码实现

import cv2
import dlib
import numpy as np

# 初始化dlib的人脸检测器和特征点检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 初始化表情识别器
# 这里假设你已经有了一个训练好的表情识别模型，例如使用SVM或神经网络
# emotion_classifier = ...

# 加载表情标签
EMOTIONS = ["anger", "disgust", "fear", "happiness", "sadness", "surprise", "neutral"]

# 实时视频流处理
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 转为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测人脸
    rects = detector(gray, 0)
    for rect in rects:
        # 获取特征点
        shape = predictor(gray, rect)
        shape = np.array([(shape.part(i).x, shape.part(i).y) for i in range(0, 68)])

        # 在图像上绘制特征点
        for pt in shape:
            cv2.circle(frame, pt, 2, (0, 255, 0), -1)

        # 这里可以添加代码进行表情识别
        # 例如：emotion = emotion_classifier.predict(shape)
        # emotion_label = EMOTIONS[emotion]
        # cv2.putText(frame, emotion_label, (rect.left(), rect.top() - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 0, 255), 2)

    cv2.imshow("Face Detection with Emotion Recognition", frame)

    # 退出条件
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

注意事项

1. shape_predictor_68_face_landmarks.dat是Dlib库提供的预训练模型，用于检测人脸的68个特征点。你需要从Dlib的官方网站或其他途径下载这个模型文件，并确保它与你的Python脚本在同一个目录下，或者指定正确的文件路径。

2. 代码中注释掉了表情识别的部分，因为实际中你需要有一个训练好的表情识别模型来识别特征点对应的表情。这个模型可以是基于SVM、神经网络或其他机器学习方法的模型。你需要自己训练这个模型，或者使用已有的开源模型。

3. 表情识别的准确性取决于特征点提取的准确性和表情识别模型的性能。在实际应用中，可能还需要进行更多的预处理和后处理步骤来提高识别的准确性。