python3+dlib实现人脸识别和情绪分析

我们来详细讲解“python3+dlib实现人脸识别和情绪分析”的完整攻略。

一、引言

人脸识别是计算机视觉领域的一个重要应用，同时也是近年来的热门研究方向。dlib是一个基于C++的优秀的开源机器学习库，其中提供了一些强大的人脸识别功能的API，而Python也有相应的接口。结合dlib和Python，我们可以快速实现人脸识别和情绪分析。下面将详细说明具体实现方法。

二、安装dlib及其他依赖库

在开始之前，我们需要先安装好dlib及其他依赖库，如Python，numpy，opencv等。

1. 安装Python

下载安装Python官方版本，具体安装步骤此处略过。

2. 安装dlib

dlib官网：http://dlib.net/

在Windows下，我们可以通过pip命令来安装dlib模块：

pip install dlib

如果pip install失败，以下两个方法任选其一：

• 方法一：
  如果你的Python是64位的，那么在安装dlib之前，先要安装C++编译器(vs)。安装地址：https://visualstudio.microsoft.com/vs/community/。
  安装好编译器以后再使用pip install dlib。

• 方法二：
  在http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#dlib 下载自己的Python对应版本的dlib包，例如我的python版本是3.6，就下载dlib‑19.18.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl。

然后用pip install dlib‑19.18.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl进行安装。

3. 安装相关依赖库

安装好dlib之后，还需要安装其他相关依赖库，如numpy、opencv、PIL等。这里以pip安装为例：

pip install numpy
pip install opencv-python
pip install Pillow

三、人脸检测和情绪分析

1. 人脸检测

人脸检测是人脸识别的基础，我们可以使用dlib的HOG特征检测方法来进行人脸检测。下面是一个简单的Python示例代码，演示了如何利用dlib进行人脸检测。

import cv2
import dlib

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

dets = detector(gray, 0)

for i, d in enumerate(dets):
    cv2.rectangle(img, (d.left(), d.top()), (d.right(), d.bottom()), (0,255,0), 2)

cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)

2. 情绪分析

情绪分析是通过对人脸表情的分析来识别用户的情绪状态。我们可以通过dlib和SVM实现人脸情绪分析，具体分析如下：

• 准备数据集
• 搜集人脸情绪的数据集，此处以fer2013数据集为例，下载地址：https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition-challenge/data
• 训练SVM模型
• 安装sklearn库（pip install sklearn）
• 利用fer2013数据集训练SVM模型，具体实现如下代码所示：

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

# 加载训练数据
features = np.load('features.npy')
labels = np.load('labels.npy')

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练SVM模型
model = SVC(kernel='linear', C=0.01, probability=True)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测情绪
y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

四、结语

通过本文您已经了解了如何利用dlib及Python实现人脸识别和情绪分析的完整攻略。同时我们也演示了两个Python示例，帮助您更好地理解和掌握相关技术。