人脸表情分类与识别：opencv人脸检测+Keras情绪分类 一、表情数据集二、opencv的人脸识别 三、表情分类与识别

1、加载pre-model网络与权重；

2、利用opencv的函数进行简单的人脸检测；

3、抠出人脸的图并灰化；

4、表情分类器检测

.

主要来源于kaggle比赛，下载地址。 

有七种表情类别： (0=Angry, 1=Disgust, 2=Fear, 3=Happy, 4=Sad, 5=Surprise, 6=Neutral). 

数据是48x48 灰度图，格式比较奇葩。 

第一列是情绪分类，第二列是图像的numpy，第三列是train or test。 

参考《opencv+Recorder︱OpenCV 中使用 Haar 分类器进行面部检测》 

理论略过，直接来看重点： 

（1）加载人脸检测器，haarcascade_frontalface_default.xml； 

（2）图片加载并灰化，cvtColor，可参考： opencv︱图像的色彩空間cvtColor（HSV、HSL、HSB 、BGR） 

（2）人脸探测，detectMultiScale.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

其中minNeighbors设置小一些，容易检测出来。这个检测器还是有点粗糙。 

网络结构： 

是利用Keras实现的。直接来看完整的代码：