基于深度学习技术的小黄脸表情包识别源码

以下是一个基于深度学习技术的小黄脸表情包识别的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model

# 加载训练好的模型
model = load_model('model.h5')

# 定义表情标签
labels = ['Angry', 'Disgust', 'Fear', 'Happy', 'Neutral', 'Sad', 'Surprise']

# 从摄像头获取视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取当前帧
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

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

    # 调整图像大小为48x48像素
    img = cv2.resize(gray, (48, 48))

    # 将图像转换为模型的输入格式
    img = np.reshape(img, (1, 48, 48, 1))

    # 进行表情预测
    predictions = model.predict(img)

    # 获取最大概率的表情标签
    label = labels[np.argmax(predictions)]

    # 在图像上绘制表情标签
    cv2.putText(frame, label, (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA)

    # 显示当前帧
    cv2.imshow('Video', frame)

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

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

这个代码示例使用了 OpenCV 和 Keras 库，可以从摄像头获取视频流，将帧转换为灰度图像，调整大小为48x48像素，然后使用训练好的模型进行表情预测，并将预测结果绘制在图像上。