基于树莓派的人脸表情识别代码

这是一个简单的基于树莓派的人脸表情识别代码，使用OpenCV和Keras库实现。请注意，此代码仅供参考，您需要根据实际情况进行修改。

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

# 加载人脸识别模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载表情识别模型
model = load_model('emotion_detection_model.h5')

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

# 打开树莓派摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头数据
    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, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    # 遍历每个人脸并进行表情识别
    for (x, y, w, h) in faces:
        # 提取人脸图像
        face = gray[y:y+h, x:x+w]

        # 调整大小为48x48像素
        face = cv2.resize(face, (48, 48))

        # 归一化像素值
        face = face / 255.0

        # 转换为4D张量
        face = np.expand_dims(face, axis=0)
        face = np.expand_dims(face, axis=-1)

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

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

        # 在图像上绘制人脸和表情标签
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Face Emotion Detection', frame)

    # 按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()

请注意，上述代码只是一个示例，您需要根据实际情况进行修改，比如修改人脸识别和表情识别模型的路径、调整人脸检测参数和表情标签等。此外，也需要注意摄像头的调用和权限，以免出现问题。