# DeepLearning-Emotion-Classifier-withGUI
## 毕设和课设的任务已经完成!
## 作者保证这玩意能运行、步骤简单、见效出活快!在此基础上魔改也很简单!
## 2021-01-15更新!已经开源明文代码、欢迎大家学习交流!
## 前言
本项目是基于深度学习的人脸实时表情识别项目,方便部署运行,后续将继续更新。
表情识别部分采用TensorFlow+OpenCV实现,GUI使用pyqt5构建。
目前可针对5种表情(Angry,Happy,Neutral,Sad,Surprise)进行识别。
本项目已在Python3.7下测试通过。
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#### 项目演示:
![image](https://github.com/zhiyongm/DeepLearning-Emotion-Classifier-withGUI/blob/master/imgs/img.png)
## 安装与启动
```sh
pip install -r requirements.txt
python mainfile.py
```
## 使用许可
[MIT](LICENSE) © ZhiYong
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
这个基于深度学习的人脸实时表情识别项目是一个集成了TensorFlow、OpenCV和PyQt5等技术的创新性应用。通过结合这些先进的工具和框架,项目实现了对五种主要表情(愤怒、高兴、中性、悲伤、惊讶)的实时识别,为用户提供了一种全新的交互体验。 在这个项目中,TensorFlow作为深度学习框架发挥了重要作用,通过训练深度神经网络模型来识别人脸表情。OpenCV则负责处理图像数据的输入和输出,实现了对摄像头采集的实时视频流进行处理和分析。而PyQt5作为用户界面库,为项目提供了友好的图形用户界面,使用户能够方便地与系统进行交互。 通过这个项目,用户可以在实时视频流中看到自己的表情被准确地识别出来,无论是愤怒、高兴、中性、悲伤还是惊讶,系统都能给予及时的反馈。这不仅为用户提供了一种有趣的玩法,也具有一定的实用性。例如,可以将这个系统集成到智能监控系统中,实时监测员工或学生的情绪状态,及时发现异常情况。 由于该项目在Python 3.7下进行了充分测试,因此具有较高的稳定性和可靠性。同时,项目采用了模块化设计和易部署性的原则,使得用户可以轻松地部署和运行这个系统。
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收起资源包目录
DeepLearning-Emotion-Classifier-withGUI-master.zip (22个子文件)
DeepLearning-Emotion-Classifier-withGUI-master
mainwindow2.py 5KB
weight.h5 13.72MB
emoji_pics
happy.png 24KB
neutral.png 21KB
surprise.png 22KB
sad.png 23KB
raw
happy.png 25KB
neutral.png 22KB
surprise.png 23KB
sad.png 24KB
angry.png 20KB
angry.png 20KB
mainfile.py 974B
Camera_Thread_class.py 8KB
requirements.txt 75B
.gitignore 164B
haarcascade_frontalface_default.xml 908KB
ktj_background.png 66KB
imgs
coffee.jpg 110KB
img.png 300KB
README.md 2KB
mainwindow2.ui 6KB
共 22 条
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与临溪
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