opencv人脸表情识别代码

以下是使用OpenCV进行人脸表情识别的示例代码：

import cv2

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

# 加载表情识别模型
model = cv2.face.createFisherFaceRecognizer()
model.load('emotion_detection_model.xml')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()

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

    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    # 对每个检测到的人脸进行处理
    for (x,y,w,h) in faces:
        # 画出矩形框
        cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

        # 对每个人脸区域进行表情识别
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        roi_gray = cv2.resize(roi_gray, (48, 48), interpolation=cv2.INTER_AREA)
        label = model.predict(roi_gray)[0]

        # 根据表情标签输出表情文字
        if label == 0:
            cv2.putText(frame, 'Angry', (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (255,0,0), 2)
        elif label == 1:
            cv2.putText(frame, 'Happy', (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0,255,0), 2)
        elif label == 2:
            cv2.putText(frame, 'Neutral', (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0,0,255), 2)

        # 在眼睛区域画出圆形
        roi_color = frame[y:y+h, x:x+w]
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
        for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
            cv2.circle(roi_color, (ex+int(ew/2), ey+int(eh/2)), int(ew/3), (0, 255, 0), 2)

    # 显示帧
    cv2.imshow('Emotion Detection', frame)

    # 按下q键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个代码使用了OpenCV的哈尔级联分类器检测人脸和眼睛，并使用Fisher算法进行表情识别。注意，这只是一个示例代码，实际上在进行人脸表情识别时需要更复杂的模型和数据集。