python 面部表情识别 代码

以下是使用 Python 和 OpenCV 库进行面部表情识别的示例代码：

import cv2

# 加载分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
smile_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_smile.xml')

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测脸部
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 绘制矩形框
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_color = img[y:y+h, x:x+w]
    
    # 检测眼睛
    eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
    for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
        cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
        
    # 检测微笑
    smiles = smile_cascade.detectMultiScale(roi_gray, scaleFactor=1.7, minNeighbors=20)
    for (sx,sy,sw,sh) in smiles:
        cv2.rectangle(roi_color,(sx,sy),(sx+sw,sy+sh),(0,0,255),2)

# 显示图像
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在此示例中，我们使用了三个级联分类器：一个用于脸部识别，一个用于眼睛识别，另一个用于微笑识别。我们首先加载这些分类器，然后加载图像并将其转换为灰度图像。使用 `detectMultiScale` 函数来检测脸部、眼睛和微笑，并使用 `rectangle` 函数绘制矩形框来标记检测到的区域。最后，我们显示标记后的图像。

请注意，此示例仅用于说明目的。您可能需要对分类器和参数进行调整才能获得最佳结果。