Python+Dlib+Opencv实现人脸采集并表情判别功能需要分为以下几个步骤：

1. 安装必要的依赖库

在开始进行人脸采集并表情判别功能的实现前，需要确保已经安装以下必要的依赖库：

Python 3.x
Dlib
OpenCV

如果没有安装以上依赖库，需要根据实际情况进行安装。

2. 实现人脸采集功能

在实现人脸采集功能前，需要先使用OpenCV和Dlib库来进行人脸检测和人脸特征点定位，代码如下：

import cv2
import dlib

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor_path = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat'
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)

video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = video_capture.read()

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = detector(gray)
    for face in faces:
        landmarks = predictor(gray, face)
        # 进行人脸采集操作

    cv2.imshow('Video', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，cv2.VideoCapture(0)打开了电脑摄像头，并且通过while循环不断读取每一帧图像，使用dlib的get_frontal_face_detector()函数进行人脸检测，使用dlib的shape_predictor()函数进行关键点检测，定位出人脸的区域和68个特征点后，通过具体的代码来进行人脸采集操作。

3. 实现人脸表情识别功能

在实现人脸表情识别功能前，需要先训练出一个表情识别的模型，代码如下：

import dlib
import cv2
import numpy as np

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

predictor_path = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat'
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)


def get_landmarks(im):
    rects = detector(im, 1)

    if len(rects) > 1:
        return 'error'
    if len(rects) == 0:
        return 'error'

    return np.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(im, rects[0]).parts()])


def annotate_landmarks(im, landmarks):
    im = im.copy()
    for idx, point in enumerate(landmarks):
        pos = (point[0, 0], point[0, 1])
        cv2.putText(im, str(idx), pos, fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX, fontScale=0.4, color=(0, 0, 255))
        cv2.circle(im, pos, 3, color=(0, 255, 255))
    return im


image = cv2.imread('test.jpg', 1)
landmarks = get_landmarks(image)
image_with_landmarks = annotate_landmarks(image, landmarks)

cv2.imshow('Result', image_with_landmarks)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，通过OpenCV库调用imread()函数加载图片，使用Dlib库中的get_frontal_face_detector()函数进行人脸检测，使用Dlib库中的shape_predictor()函数进行标志物关键点的检测，最后进行图像标记，并将处理结果用OpenCV显示出来。

示例说明

下面给出两个示例，详细讲解"Python+Dlib+Opencv实现人脸采集并表情判别功能的代码"：

示例1：
假设您已经在考场内采集到100张表情图片，并将这些图片保存到到本地文件夹img文件夹中,然后使用下面的代码将高维特征值文件all_features.npy和对应的标签文件all_labels.npy保存到本地文件夹model中。

import dlib
import numpy as np
import cv2
import os

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
face_pose_predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
face_encoder = dlib.face_recognition_model_v1('dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat')

train_folder_path = './img'
model_save_path = './model'

if not os.path.exists(model_save_path):
    os.mkdir(model_save_path)

# 加载图像，获取特征向量
def get_image_features(image_path):

    image = cv2.imread(image_path)
    faces = detector(image, 1)
    if len(faces) != 1:
        return None
    face_rect = faces[0]
    pose_landmarks = face_pose_predictor(image, face_rect)
    face_descriptor = face_encoder.compute_face_descriptor(image, pose_landmarks)
    return np.array(face_descriptor)


def get_train_data():
    data = []
    labels = []
    for cls_dir in os.listdir(train_folder_path):
        if not os.path.isdir(os.path.join(train_folder_path, cls_dir)):
            continue
        for img_file in os.listdir(os.path.join(train_folder_path, cls_dir)):
            image_path = os.path.join(train_folder_path, cls_dir, img_file)
            features = get_image_features(image_path)
            if features is None:
                print('跳过图像{}'.format(image_path))
                continue
            data.append(features)
            labels.append(cls_dir)
    return np.array(data), np.array(labels)


if __name__ == '__main__':
    features, labels = get_train_data()
    np.save(os.path.join(model_save_path, 'all_features.npy'), features)
    np.save(os.path.join(model_save_path, 'all_labels.npy'), labels)

示例2：
假设您已经成功保存了特征值文件all_features.npy和对应的标签文件all_labels.npy，现在需要使用这些特征值和标签训练一个SVM分类器，对新采集到的人脸图片进行表情判别, 以下是实现代码：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

model_save_path = './model'
features = np.load(os.path.join(model_save_path, 'all_features.npy'))
labels = np.load(os.path.join(model_save_path, 'all_labels.npy'))

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

svm = SVC(C=10, kernel='linear', probability=True)
svm.fit(X_train, y_train)

y_pred_train = svm.predict(X_train)
y_pred = svm.predict(X_test)

print('训练集准确率:', accuracy_score(y_train, y_pred_train))
print('测试集准确率:', accuracy_score(y_test, y_pred))

# 在需要表情识别时，先获取特征向量
def get_image_features(image_path):
    # 略去代码
    return np.array(face_descriptor)

# 然后使用训练好的SVM分类器进行表情识别
svm.predict(get_image_features(image_path))

在示例2中，我们先从all_features.npy和all_labels.npy文件中加载数据，然后使用train_test_split分割训练集和测试集，再使用SVM算法进行训练，最后通过accuracy_score函数计算准确率，以便评估模型的性能。最后，将特征向量传入分类器，获得该图片的表情分类结果。

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