基于python的人脸识别情绪分析系统

基于python的人脸识别情绪分析系统 加载人脸检测器：使用OpenCV库中的CascadeClassifier类加载人脸检测器，用于检测输入图像中的人脸。 加载情绪分类器：使用OpenCV库中的LBPHFaceRecognizer类加载情绪分类器，该分类器已经预先训练好了，可以直接用于预测输入人脸图像的情绪。 加载人脸图像和标签数据集：使用NumPy库中的loadtxt函数加载存储人脸图像和标签的数据集。这里假设每个样本包含一个179维的特征向量，以及一个对应的标签。 将标签转换为整数类型：使用numpy的astype函数将标签转换为整数类型，以便后续处理。 使用KMeans算法进行聚类：使用scikit-learn库中的KMeans类对人脸图像的标签进行聚类，得到6个情绪类别。 定义每个情绪的标签和中心点：根据聚类结果，定义每个情绪的标签和对应的中心点。 定义一个函数用于预测输入人脸图像的情绪：该函数首先将输入图像转换为灰度图像，并调整大小为160x160像素。然后使用人脸检测器检测人脸并获取人脸位置，截取人脸部分并转换为浮点数类型。接着使用情绪分类器进行预测，得到标签和概率。