#-*-?coding:?utf-8?-*-

import?cv2
import?sys
import?gc
import?json
import?numpy?as?np
from?keras.models?import?Sequential
from?keras.models?import?model_from_json
from?keras.models?import?load_model
model_path=‘./model‘
img_size=48
#?emo_labels?=?[‘angry‘‘fear‘‘happy‘‘sad‘‘surprise‘‘neutral‘]
#load?json?and?create?model?arch
emo_labels?=?[‘angry‘?‘disgust:‘?‘fear‘?‘happy‘?‘sad‘?‘surprise‘?‘neutral‘]
num_class?=?len（emo_labels）
#加載模型結構
json_file=open（model_path+‘/model_json.json‘）????#加載模型結構文件
loaded_model_json?=?json_file.read（）
json_file.close（）
model?=?model_from_json（loaded_model_json）??????#結構文件轉化為模型
#加載權重
model.load_weights（model_path+‘/model_weight.h5‘）#h5文件保存模型的權重數據

if?__name__?==?‘__main__‘:
????if?len（sys.argv）?!=?1:
????????print（“Usage:%s?camera_id\r\n“?%?（sys.argv[0]））
????????sys.exit（0）
??????????????
????#框住人臉的矩形邊框顏色???????
????color?=?（0?0?2555）

????#捕獲指定攝像頭的實時視頻流
????cap?=?cv2.VideoCapture（0）
????
????#人臉識別分類器本地存儲路徑
????cascade_path?=?“haarcascade_frontalface_alt.xml“
????
????#循環檢測識別人臉
????while?True:
????????_?frame?=?cap.read（）???#讀取一幀視頻
????????
????????#圖像灰化，降低計算復雜度（當然，用于訓練的數據集也是灰的）
????????frame_gray?=?cv2.cvtColor（frame?cv2.COLOR_BGR2GRAY）
????????
????????#使用人臉識別分類器，讀入分類器
????????cascade?=?cv2.CascadeClassifier（cascade_path）????????????????

????????#利用分類器識別出哪個區域為人臉，返回檢測到的人臉序列（矩形框四個參數）
????????faceRects?=?cascade.detectMultiScale（frame_gray?scaleFactor?=?1.1
????????????????????????????????????minNeighbors?=?1?minSize?=?（120?120））????????
????????if?len（faceRects）?>?0:?????????????????
????????????for?faceRect?in?faceRects:?
????????????????x?y?w?h?=?faceRect???#人臉矩形框的左上角坐標、寬、高
????????????????images=[]
????????????????rs_sum=np.array（[0.0]*num_class）????#（[0?0?0?0?0?0?0]）
????????????????#截取臉部圖像提交給模型識別這是誰
????????????????image?=?frame_gray[y:?y?+?h?x:?x?+?w?]?????#注意這里x、y的先后順序
????????????????image=cv2.resize（image（img_sizeimg_size））?#將人臉縮放成網絡所對應的輸入圖片大小
????????????????image=image*（1./255）????????????????????????#歸一化
????????????????images.append（image）
????????????????images.append（cv2.flip（image1））????#水平翻轉
????????????????images.append（cv2.resize（image[2:45:]（img_sizeimg_size）））??#裁切
????????????????for?img?in?images:
????????????????????image=img.reshape（1img_sizeimg_size1）
????????????????????#預測出每個類別的概率值
????????????????????list_of_list?=?model.predict_proba（imagebatch_size=32verbose=1）
????????????????????result?=?[prob?for?lst?in?list_of_list?for?prob?in?lst]
????????????????????rs_sum+=np.array（result）
????????????????print（rs_sum）
????????????????label=np.argmax（rs_sum）
????????????????emo?=?emo_labels[label]
????????????????print?（‘Emotion?:?‘emo）
????????????????cv2.rectangle（frame?（x?-?10?y?-?10）?（x?+?w?+?10?y?+?h?+?10）?color?thickness?=?2）
????????????????font?=?cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
????????????????#文字提示是誰
????????????????cv2.putText（frame‘%s‘?%?emo（x?+?30?y?+?30）?font?1?（2

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????3845??2019-07-07?16:02??MyOwnRetro\emotion_classifier_camera.py

?????文件???????3714??2019-07-07?17:11??MyOwnRetro\emotion_classifier_sample.py

?????文件????????933??2019-07-06?13:42??MyOwnRetro\fer2013\test\0\00000.jpg

?????文件????????947??2019-07-06?13:42??MyOwnRetro\fer2013\test\0\00005.jpg

?????文件????????963??2019-07-06?13:42??MyOwnRetro\fer2013\test\0\00008.jpg

?????文件????????802??2019-07-06?13:42??MyOwnRetro\fer2013\test\0\00014.jpg

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?????文件????????658??2019-07-06?13:42??MyOwnRetro\fer2013\test\0\00033.jpg

?????文件????????936??2019-07-06?13:42??MyOwnRetro\fer2013\test\0\00037.jpg

?????文件????????962??2019-07-06?13:42??MyOwnRetro\fer2013\test\0\00038.jpg

?????文件????????811??2019-07-06?13:42??MyOwnRetro\fer2013\test\0\00054.jpg

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?????文件????????966??2019-07-06?13:42??MyOwnRetro\fer2013\test\0\00065.jpg

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?????文件????????930??2019-07-06?13:42??MyOwnRetro\fer2013\test\0\00167.jpg

?????文件????????778??2019-07-06?13:42??MyOwnRetro\fer2013\test\0\00172.jpg

............此處省略35907個文件信息