Python+Dlib+Opencv实现人脸采集并表情判别功能的代

1. 介绍

人脸采集和表情识别是计算机视觉的一个热门领域。在本篇文章中，我们将使用Python编程语言和Dlib库、Opencv库实现人脸采集并表情判别功能。Dlib是一个C++库，提供了许多面部检测、特征提取和图像变换的工具，而Opencv是一个强大的计算机视觉库。结合这两个库，我们可以实现强大而灵活的人脸识别和表情识别应用程序。

2. 实现过程

2.1 环境配置

在开始本项目之前，需要确保我们的计算机上安装了以下软件：

Python版本3.x

Dlib库

Opencv库

numpy库

如果您的计算机上还没有安装这些软件，您可以在终端中使用以下命令来安装：

  pip install dlib
  pip install opencv-python
  pip install numpy

2.2 人脸采集

在本项目中，我们将使用Dlib库中提供的人脸检测器来检测图像中的人脸。一旦检测到人脸，我们将使用Opencv库来捕捉图像。我们使用示例代码来演示如何使用Dlib和Opencv实现人脸采集。以下是完整的代码：

  import cv2
  import dlib
  
  # 实例化Dlib的人脸检测器
  detector = dlib.get_frontal_face_detector()
  
  # 创建Opencv窗口
  cv2.namedWindow("Face Collection")
  
  # 捕捉视频
  cap = cv2.VideoCapture(0)
  
  # 创建人脸计数器
  face_cnt = 0
  
  while True:
      _, frame = cap.read()
      
      # 将RGB图像转换为灰度图像
      gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
      
      # 使用Dlib检测器检测人脸
      faces = detector(gray, 1)
      
      # 在检测到的人脸上绘制矩形
      for face in faces:
          x, y, w, h = face.left(), face.top(), face.right() - face.left(), face.bottom() - face.top()
          cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
      
      # 显示捕捉到的帧
      cv2.imshow("Face Collection", frame)
      
      # 按下'q'键退出程序
      if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
          break
      
      # 将捕捉到的图像保存到文件
      if len(faces)>0:
          face_cnt += 1
          cv2.imwrite("face_"+str(face_cnt)+".jpg", gray[y:y+h, x:x+w])
          
  # 关闭窗口
  cv2.destroyAllWindows()
  
  # 释放视频捕捉对象
  cap.release()

以上代码将捕捉摄像头的视频流，并在其中识别出人脸。当检测到人脸时，程序会将该帧中的人脸保存到文件中。

2.3 表情识别

接下来，我们将使用Opencv库将表情识别功能添加到我们的应用程序中。在本项目中，我们将使用OpenCV中内置的级联分类器检测面部表情。以下是完整的代码：

  import cv2
  import dlib
  
  # 实例化Dlib的人脸检测器和面部特征提取器
  detector = dlib.get_frontal_face_detector()
  predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
  # 加载基于Haar特征的面部表情分类器
  face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
  eye_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_eye.xml")
  smile_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_smile.xml")
  # 创建Opencv窗口
  cv2.namedWindow("Facial Expression Recognition")
  # 加载图像
  img = cv2.imread("face_1.jpg")
  # 将RGB图像转换为灰度图像
  gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  # 使用Dlib检测器检测面部
  faces = detector(gray, 1)
  # 在面部中检测表情
  for (x, y, w, h) in faces:
      cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)  # 绘制面部矩形
      
      roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]  # 矩形范围内的灰度图像
      roi_color = img[y:y+h, x:x+w]  # 矩形范围内的RGB图像
      
      # 在roi_gray中检测眼睛
      eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray, scaleFactor=1.5, minNeighbors=5)
      for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
          cv2.rectangle(roi_color, (ex, ey), (ex+ew, ey+eh), (0, 0, 255), 2)
      
      # 在roi_gray中检测微笑
      smiles = smile_cascade.detectMultiScale(roi_gray, scaleFactor=1.5, minNeighbors=15)
      for (sx, sy, sw, sh) in smiles:
          cv2.rectangle(roi_color, (sx, sy), (sx+sw, sy+sh), (0, 255, 0), 2)
  # 显示图像
  cv2.imshow("Facial Expression Recognition", img)
  
  # 按下任意键退出程序
  cv2.waitKey(0)
  # 关闭窗口
  cv2.destroyAllWindows()

以上代码可以加载图像，并在其中检测面部表情。程序检测到的眼睛和笑容都将在面部矩形内绘制成矩形。

3. 结论

通过使用Python编程语言和Dlib库、Opencv库，我们实现了人脸采集和表情判别功能。我们学习了如何使用Dlib检测器检测人脸，以及如何使用Opencv中的级联分类器检测面部表情。这是计算机视觉中一个有趣和实用的应用程序，可以应用于许多领域，例如自动人脸识别和情感分析。