keras系列︱人脸表情分类与识别：opencv人脸检测+Keras情绪分类（四）

人脸识别热门，表情识别更加。但是表情识别很难，因为人脸的微表情很多，本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法。

Keras系列：

1、keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一）
2、keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架（Sequential式、Model式）解读（二）
3、keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三）
4、keras系列︱人脸表情分类与识别：opencv人脸检测+Keras情绪分类（四）
5、keras系列︱迁移学习：利用InceptionV3进行fine-tuning及预测、完整案例（五）

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本次讲述的表情分类是识别的分析流程分为：

• 1、加载pre-model网络与权重；
• 2、利用opencv的函数进行简单的人脸检测；
• 3、抠出人脸的图并灰化；
• 4、表情分类器检测

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一、表情数据集

主要来源于kaggle比赛，下载地址。
有七种表情类别： (0=Angry, 1=Disgust, 2=Fear, 3=Happy, 4=Sad, 5=Surprise, 6=Neutral).
数据是48x48 灰度图，格式比较奇葩。
第一列是情绪分类，第二列是图像的numpy，第三列是train or test。

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二、opencv的人脸识别

参考《opencv+Recorder︱OpenCV 中使用 Haar 分类器进行面部检测》
理论略过，直接来看重点：
（1）加载人脸检测器，haarcascade_frontalface_default.xml；
（2）图片加载并灰化，cvtColor，可参考： opencv︱图像的色彩空間cvtColor（HSV、HSL、HSB 、BGR）
（2）人脸探测，detectMultiScale.

# （1）加载人脸检测器cascPath = '/.../haarcascade_frontalface_default.xml'faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)# （2）图片加载并灰化jpg_file = '/home/ubuntu/keras/image/8c80abb4gw1f3b5hxd3aaj20jg0cx411.jpg'img_gray = cv2.imread(jpg_file)img_gray = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 人脸探测faces = faceCascade.detectMultiScale(        img_gray,        scaleFactor=1.1,        minNeighbors=1,# minNeighbors=5比较难检测        minSize=(30, 30),        flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE    )

其中minNeighbors设置小一些，容易检测出来。这个检测器还是有点粗糙。
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三、表情分类与识别

本节源自github的mememoji。
网络结构：

opencv中的人脸检测的pre-model文件（haarcascade_frontalface_default.xml）和表情识别pre-model文件（model.h5）都在作者的github下载。

是利用Keras实现的。直接来看完整的代码：

import cv2import sysimport jsonimport timeimport numpy as npfrom keras.models import model_from_jsonemotion_labels = ['angry', 'fear', 'happy', 'sad', 'surprise', 'neutral']# load json and create model archjson_file = open('/.../model.json','r')loaded_model_json = json_file.read()json_file.close()model = model_from_json(loaded_model_json)# load weights into new modelmodel.load_weights('/.../model.h5')def predict_emotion(face_image_gray): # a single cropped face    resized_img = cv2.resize(face_image_gray, (48,48), interpolation = cv2.INTER_AREA)    # cv2.imwrite(str(index)+'.png', resized_img)    image = resized_img.reshape(1, 1, 48, 48)    list_of_list = model.predict(image, batch_size=1, verbose=1)    angry, fear, happy, sad, surprise, neutral = [prob for lst in list_of_list for prob in lst]    return [angry, fear, happy, sad, surprise, neutral]# -------------------直接预测-----------------------img_gray = cv2.imread('/.../real-time_emotion_analyzer-master/meme_faces/angry-angry.png')img_gray = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_BGR2GRAY)angry, fear, happy, sad, surprise, neutral = predict_emotion(img_gray)# -------------------人脸预测-----------------------# 加载检测器cascPath = '/.../real-time_emotion_analyzer-master/haarcascade_frontalface_default.xml'faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)# 图像灰化jpg_file = '/.../001.jpg'img_gray = cv2.imread(jpg_file)img_gray = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 人脸检测faces = faceCascade.detectMultiScale(        img_gray,        scaleFactor=1.1,        minNeighbors=1,# minNeighbors=5比较难检测        minSize=(30, 30),        flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE    )# 表情画框for (x, y, w, h) in faces:    face_image_gray = img_gray[y:y+h, x:x+w]    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)    angry, fear, happy, sad, surprise, neutral = predict_emotion(face_image_gray)