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用Python来DIY一个AI面部情绪识别API的简单方案

news 来源：原创 2024/9/19 2:50:45

基于人工智能的面部情绪识别API在很多场景都得到了应用，在人们情绪化消费、兴趣化消费的当下，如何察言观色，洞察用户真实的心理活动非常必要，对于大多数的人来说，这事非常有挑战，好在以ChatGPT为代表的大语言模型涌现出了‘初级智慧’，叠加行业数据训练之后，在理解人类情绪也有着出色的表现。幂简集成开放API平台整理了一批AI大模型API、情绪分析API接口供大家使用。

如果开发者不想直接用开放API接口来实现面部情绪识别功能，希望自己用Python开发语言定制一个达到同样功能的面部情绪识别的简单代码，可以尝试以下步骤。

第1步：设置环境

安装Python：确保你的系统上安装了Python。
创建虚拟环境（可选，但推荐）：bashpython -m venv emotion_recognition_env source emotion_recognition_env/bin/activate
安装所需库：bashpip install numpy opencv-python tensorflow keras

第2步：准备预训练模型和AI训练数据

选择模型：有几种预训练模型可用于情绪识别，例如Keras应用程序中的模型或在FER-2013等数据集上训练的自定义模型。
准备数据

第3步：面部检测

使用面部检测库：OpenCV是面部检测的流行选择。
加载面部检测模型：

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

第4步：预处理图像

检测面部：使用面部检测模型在图像中找到面部。
预处理检测到的面部：调整和规范化检测到的面部，以适应情绪识别模型的输入要求。

第5步：情绪识别

预测情绪：将预处理的面部图像通过情绪识别模型进行预测。
解释输出：模型将输出每个情绪类别的一组概率。

第6步：显示结果

绘制边界框：在检测到的面部周围绘制矩形。
标记情绪：在每个边界框上方放置预测的情绪。

第7步：与视频流集成（可选）

捕获视频：使用OpenCV从摄像头捕获视频。
处理帧：将面部检测和情绪识别应用于每一帧。

示例代码片段

这里有一个简单的示例来帮助你开始：

import cv2from keras.applications.fer2013_mini import FER2013Mini, preprocess_inputfrom keras.preprocessing import imageimport numpy as np# 加载模型model = FER2013Mini()# 加载图像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)# 预测情绪preds = model.predict(x)print('预测情绪:', np.argmax(preds[0]))# 加载面部检测模型face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')# 读取图像img = cv2.imread(img_path)gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 检测面部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)# 显示图像cv2.imshow('Emotion Recognition', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()