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第3步：面部檢測

使用面部檢測庫：OpenCV是面部檢測的流行選擇。
加載面部檢測模型：

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

第4步：預處理圖像

檢測面部：使用面部檢測模型在圖像中找到面部。
預處理檢測到的面部：調整和規范化檢測到的面部，以適應情緒識別模型的輸入要求。

第5步：情緒識別

預測情緒：將預處理的面部圖像通過情緒識別模型進行預測。
解釋輸出：模型將輸出每個情緒類別的一組概率。

第6步：顯示結果

繪制邊界框：在檢測到的面部周圍繪制矩形。
標記情緒：在每個邊界框上方放置預測的情緒。

第7步：與視頻流集成（可選）

捕獲視頻：使用OpenCV從攝像頭捕獲視頻。
處理幀：將面部檢測和情緒識別應用于每一幀。

示例代碼片段

這里有一個簡單的示例來幫助你開始：

import cv2

from keras.applications.fer2013_mini import FER2013Mini, preprocess_input

from keras.preprocessing import image

import numpy as np



# 加載模型

model = FER2013Mini()



# 加載圖像

img_path = 'path_to_your_image.jpg'

img = image.load_img(img_path, target_size=(48, 48))

x = image.img_to_array(img)

x = np.expand_dims(x, axis=0)

x = preprocess_input(x)



# 預測情緒

preds = model.predict(x)

print('預測情緒:', np.argmax(preds[0]))



# 加載面部檢測模型

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')



# 讀取圖像

img = cv2.imread(img_path)

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)



# 檢測面部

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)



for (x, y, w, h) in faces:

    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]

    roi = roi_gray.copy()

    roi = cv2.resize(roi, (48, 48))

    roi = preprocess_input(roi)

    roi = np.expand_dims(roi, axis=0)

    preds = model.predict(roi)

    cv2.putText(img, 'Emotion: ' + str(np.argmax(preds[0])), (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (36,255,12), 2)



# 顯示圖像

cv2.imshow('Emotion Recognition', img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()