# Facial-expression-recognition
步骤:
1.采集十几张happy、sad照片,命名格式标签+序号.jpg,放在训练文件夹
2.将图像转变成灰度图像,因为OpenCV人脸检测器需要灰度图像,加载OpenCV人脸识别器,提取面部区域
3.读取训练文件夹中的图片名称,将每一个类型以01代表并且返回人脸坐标和人脸类型标签,如果图片的名称以happy开头,则标签为1l;sad开头,标签为2,return faces, labels
4.加载得到(LBPH)人脸识别器,应用数据,进行训练
5.将标签1,2转换成文字,进行预测
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利用opencvLBPH+UI界面,实现传统的人脸表情检测项目源码 步骤: 1.采集十几张happy、sad照片,命名格式标签+序号.jpg,放在训练文件夹 2.将图像转变成灰度图像,因为OpenCV人脸检测器需要灰度图像,加载OpenCV人脸识别器,提取面部区域 3.读取训练文件夹中的图片名称,将每一个类型以01代表并且返回人脸坐标和人脸类型标签,如果图片的名称以happy开头,则标签为1l;sad开头,标签为2,return faces, labels 4.加载得到(LBPH)人脸识别器,应用数据,进行训练 5.将标签1,2转换成文字,进行预测
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Facial-expression-recognition-main.zip (43个子文件)
Facial-expression-recognition-main
utils.py 2KB
main.py 1KB
LICENSE 9KB
trainer.py 436B
说明.txt 572B
weight
trainer.yml 3.18MB
lbpcascade_frontalface.xml 49KB
.idea
workspace.xml 6KB
img
img_train
happy13.jpg 26KB
happy15.jpg 324KB
sad5.jpg 41KB
happy6.jpg 5KB
sad4.jpg 5KB
happy7.jpg 37KB
sad2.jpg 33KB
happy1.jpg 26KB
happy2.jpg 39KB
sad6.jpg 24KB
sad8.jpg 10KB
happy3.jpg 16KB
sad9.jpg 25KB
sad1.jpg 22KB
happy11.jpg 75KB
sad11.jpg 15KB
happy8.jpg 144KB
happy14.jpg 107KB
sad14.jpg 52KB
happy5.jpg 61KB
happy9.jpg 42KB
sad10.jpg 20KB
sad13.jpg 97KB
happy10.jpg 690KB
happy4.jpg 22KB
sad7.jpg 850KB
sad12.jpg 68KB
img_predict
happy1.jpg 177KB
sad1.jpg 34KB
detect.py 2KB
__pycache__
trainer.cpython-38.pyc 633B
utils.cpython-38.pyc 2KB
detect.cpython-38.pyc 2KB
ui
main.ui 2KB
README.md 675B
共 43 条
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程序员柳
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