python3+dlib实现人脸识别和情绪分析
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python3+dlib实现人脸识别和情绪分析，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含5858字，纯文字阅读大概需要9分钟。
内容图文
本文通过具体代码不步骤给大家详细讲述了python3+dlib实现人脸识别以及情绪分析的方法，有需要的朋友参考下。一、介绍
我想做的是基于人脸识别的表情（情绪）分析。看到网上也是有很多的开源库提供使用，为开发提供了很大的方便。我选择目前用的比较多的dlib库进行人脸识别与特征标定。使用python也缩短了开发周期。
官网对于dlib的介绍是：Dlib包含广泛的机器学习算法。所有的设计都是高度模块化的，快速执行，并且通过一个干净而现代的C ++ API，使用起来非常简单。它用于各种应用，包括机器人技术，嵌入式设备，手机和大型高性能计算环境。
虽然应用都比较高大上，但是自己在PC上做个情绪分析的小软件还是挺有意思的。
按照自己的想法与思路设计识别方式。目前也比较火的keras好像就是根据嘴型的变化作为情绪分析的一个指标。
而我的想法是利用嘴的张开比例，眼睛的睁开程度，眉毛的倾斜角度作为情绪分析的三个指标。但是由于人与人长相的差异较大，五官的也是千差万别，再加上我的计算方法也比较简单。所以识别效率并不是很高。
识别规则：
1、嘴巴张开距离占面部识别框宽度的比例越大，说明情绪越激动，可能是非常开心，也可能是极度愤怒。
2、眉毛上扬，17-21 或者 22-26 号特征点距离面部识别框顶部与识别框高度的比值越小，说明眉毛上扬越厉害，可表示惊讶、开心。眉毛的倾斜角度，开心时眉毛一般是上扬，愤怒时皱眉，同时眉毛下压的比较厉害。
3、眯眼睛，人在开怀大笑的时候会不自觉的眯起眼睛，愤怒或者惊讶的时候会瞪大眼睛。
系统缺点：不能捕捉细微表情的变化，只能大致的判断出人的情绪，开心、愤怒、惊讶、自然。
系统优点：结构简单，易于上手。
应用领域：微笑抓拍，捕捉瞬间的美好、缓解儿童自闭症、交互式游戏开发。
由于人感情的复杂性，这些表情确实不能完完全全的代表一个人内心深处的情绪波动，如要提高判断的准确性，则需要心率检测、语音处理等综合评价。
二、开发环境搭建：
1、安装VS2015，因为最新版的dlib-19.10需要这个版本的vscode
2、安装opencv（whl方式安装）：
从pythonlibs下载需要的版本whl文件，比如（opencv_python?3.3.0+contrib?cp36?cp36m?win_amd64.whl）
然后在本地使用pip install 安装。 注意文件位置下安装(如：C:\download\xxx.whl)
3、安装dlib（whl方式安装）：
在这里下载dlib的各种版本的whl文件，然后在根目录下打开cmd直接安装即可。
但是为了学习使用dlib中的各种python实例程序，还是需要下载一个dlib的压缩包。
直接访问dlib官网即可下载：http://dlib.net/ml.html
dlib各种版本的whl文件：https://pypi.python.org/simple/dlib/
4、如果想要使用人脸模型特征标定的话，还需要一个人脸面部形状预测器，这个可以通过自己的照片进行训练，也可以使用dlib作者给出的一个训练好的预测器：
点击下载：http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
三、实施思路
四、具体步骤
首先是利用dlib进行人脸识别：)
import cv2
import dlib
from skimage import io
# 使用特征提取器get_frontal_face_detector
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
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
# 图片所在路径
img = io.imread("2.jpg")
# 生成dlib的图像窗口
win = dlib.image_window()
win.clear_overlay()
win.set_image(img)
# 特征提取器的实例化
dets = detector(img, 1)
print("人脸数：", len(dets))
for k, d in enumerate(dets):
print("第", k+1, "个人脸d的坐标：",
"left:", d.left(),
"right:", d.right(),
"top:", d.top(),
"bottom:", d.bottom())
width = d.right() - d.left()
heigth = d.bottom() - d.top()
print('人脸面积为：',(width*heigth))然后实例化一个 shape_predictor 对象，使用dlib作者训练好人脸特征检测器，进行人脸的特征点标定。
标定的时候使用opencv的circle方法，在特征点的坐标上面添加水印，内容就是特征点的序号和位置。
# 利用预测器预测
shape = predictor(img, d)
# 标出68个点的位置
for i in range(68):
cv2.circle(img, (shape.part(i).x, shape.part(i).y), 4, (0, 255, 0), -1, 8)
cv2.putText(img, str(i), (shape.part(i).x, shape.part(i).y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255))
# 显示一下处理的图片，然后销毁窗口
cv2.imshow('face', img)
cv2.waitKey(0)到此，68个特征点的信息就获取到了，下面就需要跟根据这个68个特征点的坐标信息，进行综合 计算，作为每个表情的判断指标。
根据上面说到的我的判断指标，先计算嘴巴的张开比例，由于人离摄像头距离的远近，导致人脸识别框的大小不一，故选择比例来作为判断指标。
在选择指标的标准数值之前，先对多个开心的人脸照片进行分析。计算开心时的嘴巴张卡比例的平均。
下面是截取对人眉毛的数据处理方法，对左边眉毛上面的5个特征点进行线性拟合，拟合出一个一次函数直线，用拟合直线的斜率近似代表眉毛的倾斜程度。
# 眉毛
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).y - d.top()) + (shape.part(j+5).y- d.top())
frown_sum+= shape.part(j+5).x - shape.part(j).x
line_brow_x.append(shape.part(j).x)
line_brow_y.append(shape.part(j).y)
self.excel_brow_hight.append(round((brow_sum/10)/self.face_width,3))
self.excel_brow_width.append(round((frown_sum/5)/self.face_width,3))
brow_hight[0]+= (brow_sum/10)/self.face_width # 眉毛高度占比
brow_width[0]+= (frown_sum/5)/self.face_width # 眉毛距离占比
tempx = np.array(line_brow_x)
tempy = np.array(line_brow_y)
z1 = np.polyfit(tempx, tempy, 1) # 拟合成一次直线
self.brow_k = -round(z1[0], 3) # 拟合出曲线的斜率和实际眉毛的倾斜方向是相反的我计算了25个人脸的开心表情的嘴巴张开比例、嘴巴宽度、眼睛张开程度、眉毛倾斜程度，导入excel表格生成折线图：
通过折线图能很明显的看出什么参数可以使用，什么参数的可信度不高，什么参数在那个范围内可以作为一个指标。
同样的方法，计算人愤怒、惊讶、自然时的数据折线图。
通过对多个不同表情数据的分析，得出每个指标的参考值，可以写出简单的表情分类标准：
# 分情况讨论
# 张嘴，可能是开心或者惊讶
if round(mouth_higth >= 0.03):
if eye_hight >= 0.056:
cv2.putText(im_rd, "amazing", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8,
(0, 0, 255), 2, 4)
else:
cv2.putText(im_rd, "happy", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8,
(0, 0, 255), 2, 4)
# 没有张嘴，可能是正常和生气
else:
if self.brow_k <= -0.3:
cv2.putText(im_rd, "angry", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8,
(0, 0, 255), 2, 4)
else:
cv2.putText(im_rd, "nature", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8,
(0, 0, 255), 2, 4)五、实际运行效果：
识别之后：
以上就是python3+dlib实现人脸识别和情绪分析的详细内容，更多请关注Gxl网其它相关文章！
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python3+dlib实现人脸识别和情绪分析全部内容，希望文章能够帮你解决python3+dlib实现人脸识别和情绪分析所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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