python3+dlib实现人脸识别和情绪分析

本文通过具体代码不步骤给大家详细讲述了python3+dlib实现人脸识别以及情绪分析的方法，有需要的朋友参考下。

三、实施思路

四、具体步骤

首先是利用dlib进行人脸识别：)

import cv2
import dlib
from skimage import io

# 使用特征提取器get_frontal_face_detector
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# dlib的68点模型，使用作者训练好的特征预测器
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
# 图片所在路径
img = io.imread("2.jpg")
# 生成dlib的图像窗口
win = dlib.image_window()
win.clear_overlay()
win.set_image(img)

# 特征提取器的实例化
dets = detector(img, 1)
print("人脸数：", len(dets))

for k, d in enumerate(dets):
    print("第", k+1, "个人脸d的坐标：",
       "left:", d.left(),
       "right:", d.right(),
       "top:", d.top(),
       "bottom:", d.bottom())

    width = d.right() - d.left()
    heigth = d.bottom() - d.top()

    print('人脸面积为：',(width*heigth)) 

然后实例化一个 shape_predictor 对象，使用dlib作者训练好人脸特征检测器，进行人脸的特征点标定。

标定的时候使用opencv的circle方法，在特征点的坐标上面添加水印，内容就是特征点的序号和位置。

 # 利用预测器预测
    shape = predictor(img, d)
    # 标出68个点的位置
    for i in range(68):
      cv2.circle(img, (shape.part(i).x, shape.part(i).y), 4, (0, 255, 0), -1, 8)
      cv2.putText(img, str(i), (shape.part(i).x, shape.part(i).y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255))
    # 显示一下处理的图片，然后销毁窗口
    cv2.imshow('face', img)
    cv2.waitKey(0) 

到此，68个特征点的信息就获取到了，下面就需要跟根据这个68个特征点的坐标信息，进行综合 计算，作为每个表情的判断指标。

根据上面说到的我的判断指标，先计算嘴巴的张开比例，由于人离摄像头距离的远近，导致人脸识别框的大小不一，故选择比例来作为判断指标。

在选择指标的标准数值之前，先对多个开心的人脸照片进行分析。计算开心时的嘴巴张卡比例的平均。

下面是截取对人眉毛的数据处理方法，对左边眉毛上面的5个特征点进行线性拟合，拟合出一个一次函数直线，用拟合直线的斜率近似代表眉毛的倾斜程度。

# 眉毛
          brow_sum = 0  # 高度之和
          frown_sum = 0  # 两边眉毛距离之和
          for j in range(17,21):
            brow_sum+= (shape.part(j).y - d.top()) + (shape.part(j+5).y- d.top())
            frown_sum+= shape.part(j+5).x - shape.part(j).x
            line_brow_x.append(shape.part(j).x)
            line_brow_y.append(shape.part(j).y)

          self.excel_brow_hight.append(round((brow_sum/10)/self.face_width,3))
          self.excel_brow_width.append(round((frown_sum/5)/self.face_width,3))
          brow_hight[0]+= (brow_sum/10)/self.face_width    # 眉毛高度占比
          brow_width[0]+= (frown_sum/5)/self.face_width    # 眉毛距离占比

          tempx = np.array(line_brow_x)
          tempy = np.array(line_brow_y)
          z1 = np.polyfit(tempx, tempy, 1) # 拟合成一次直线
          self.brow_k = -round(z1[0], 3)  # 拟合出曲线的斜率和实际眉毛的倾斜方向是相反的 

我计算了25个人脸的开心表情的嘴巴张开比例、嘴巴宽度、眼睛张开程度、眉毛倾斜程度，导入excel表格生成折线图：

通过折线图能很明显的看出什么参数可以使用，什么参数的可信度不高，什么参数在那个范围内可以作为一个指标。

同样的方法，计算人愤怒、惊讶、自然时的数据折线图。

通过对多个不同表情数据的分析，得出每个指标的参考值，可以写出简单的表情分类标准：

# 分情况讨论
            # 张嘴，可能是开心或者惊讶
            if round(mouth_higth >= 0.03):
              if eye_hight >= 0.056:
                cv2.putText(im_rd, "amazing", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8,
                      (0, 0, 255), 2, 4)
              else:
                cv2.putText(im_rd, "happy", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8,
                      (0, 0, 255), 2, 4)

            # 没有张嘴，可能是正常和生气
            else:
              if self.brow_k <= -0.3:
                cv2.putText(im_rd, "angry", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8,
                      (0, 0, 255), 2, 4)
              else:
                cv2.putText(im_rd, "nature", (d.left(), d.bottom() + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8,
                      (0, 0, 255), 2, 4) 

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