檢測臉部情緒有多難？10行代碼就可以搞定！
作者：小P
Facial Expression Recognition 是一個 Python 庫，可用于以更少的努力和更少的代碼行檢測一個人的情緒。
面部表情展示人類內心的情感。它們幫助我們識別一個人是憤怒、悲傷、快樂還是正常。醫學研究人員也使用面部情緒來檢測和了解一個人的心理健康。
人工智能在識別一個人的情緒方面可以發揮很大的作用。在卷積神經網絡的幫助下，我們可以根據一個人的圖像或實時視頻來識別他的情緒。
Facial Expression Recognition 是一個 Python 庫，可用于以更少的努力和更少的代碼行檢測一個人的情緒。它是使用 Python 中實現的 Tensorflow 和 Keras 庫通過深度神經網絡開發的。其中使用的數據集來自表示學習中的 Kaggle 競賽挑戰：面部表情識別挑戰。
安裝
我們可以使用 pip 在本地系統中安裝庫。只需運行下面的命令，就會看到您的庫正在安裝。
pip install per依賴項：
- OpenCV 3.2+
- Tensorflow 1.7+
- Python 3.6+
預測圖像上的情緒
from fer import FER
import matplotlib.pyplot as plt
img = plt.imread("img.jpg")
detector = FER(mtcnn=True)
print(detector.detect_emotions(img))
plt.imshow(img)使用 emotion.py 保存并簡單地使用 python emotion.py 運行它。
輸出：
[OrderedDict([(‘box’, (160, 36, 99, 89)), (’emotions’, {‘angry’: 0.0, ‘disgust’: 0.0, ‘fear’: 0.0, ‘happy’: 1.0, ‘sad’: 0.0, ‘surprise’: 0.0, ‘neutral’: 0.0})])]
實時預測的 Web 應用程序代碼
from fer import FER
import matplotlib.pyplot as plt
import streamlit as st
from PIL import Image, ImageOps
st.write('''
# Emotion Detector
''')
st.write("A Image Classification Web App That Detects the Emotions Based On An Image")
file = st.file_uploader("Please Upload an image of Person With Face", type=['jpg','png'])
if file is None:
st.text("Please upload an image file")
else:
image = Image.open(file)
detector = FER(mtcnn=True)
result = detector.detect_emotions(image)
st.write(result)
st.image(image, use_column_width=True)用 Emotion _ web.py 保存 Python 文件。
運行
streamlit run FILENAME.py
復制 URL 并粘貼到你的瀏覽器中，就可以看到網頁應用程序的運行情況。
責任編輯：趙寧寧
來源：
小白玩轉Python
