实时微笑检测与视频微笑检测(基于opencv的python检测代码)_微笑识别

一、实时微笑检测

        实时微笑识别是一种技术，用于识别人的面部表情中的微笑。它使用计算机视觉和机器学习算法来分析图像或视频中的人脸，并判断该人是否在微笑。

        实时微笑识别可以在各种应用中使用。例如，在人机交互中，可以根据用户的微笑来决定下一步的操作。在情感分析中，可以通过微笑识别来判断人的情绪状态。在用户体验研究中，可以使用微笑识别来评估人们对产品或服务的满意度。

        为了实现实时微笑识别，需要使用人脸检测算法来定位和提取人脸区域。然后，利用特征提取和分类算法来判断人的面部表情是否为微笑。常见的方法包括使用基于深度学习的卷积神经网络（CNN）来进行特征提取和分类。

        实时微笑识别的应用具有广泛的潜力，可以在许多领域中提供更智能和个性化的服务。然而，也需要注意保护用户的隐私，确保识别结果的准确性和可靠性。

【建议与摄像头或笔记本自带摄像头保持一米间距】

import cv2
 
#加载预训练的人脸检测模型和笑脸检测模型
faceCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
smile = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_smile.xml')
 
cap = cv2.VideoCapture(0)
 
while True:
    ret, image = cap.read()
    image = cv2.flip(image, 1)
    if ret is None:
        break
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
    faces = faceCascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.1,minNeighbors=10,minSize=(10, 10))
 
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        roi_gray_face = gray[y:y + h, x:x + w]
        smiles = smile.detectMultiScale(roi_gray_face,scaleFactor=1.2,minNeighbors=20,minSize=(10, 10))
        if len(smiles) > 8:
            print(len(smiles))
 
        for (sx, sy, sw, sh) in smiles:
            cv2.putText(image, 'smile', (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1,(0, 255, 255), thickness=2)
 
    cv2.imshow('dect', image)
    key = cv2.waitKey(100)
    if key == 27:
        break
cap.release()
cv2.destroyWindow()

二、视频微笑检测 

视频微笑检测是一种计算机视觉技术，用于自动识别和分析人脸图像中的微笑表情。这种技术通常使用机器学习算法，如深度学习、支持向量机（SVM）或卷积神经网络（CNN）等，对大量带有标签的微笑和非微笑图像进行训练，从而学会区分这两种表情。

视频微笑检测的主要步骤如下：

1. 人脸检测：首先从视频中提取出人脸图像。这可以通过预训练的人脸检测模型（如Dlib、MTCNN等）实现。

2. 面部关键点检测：在人脸图像上检测出关键面部特征点，如眼角、嘴角等。这可以通过预训练的面部关键点检测模型（如Dlib、OpenCV等）实现。

3. 表情分类：根据面部关键点的位置和距离，判断当前表情是微笑还是非微笑。这可以通过训练好的机器学习模型实现。

4. 结果输出：将检测结果输出为文本或可视化信息，如显示笑脸图标、输出微笑概率等。

视频微笑检测技术广泛应用于人机交互、智能监控、广告评估等领域。例如，在客户服务场景中，可以使用微笑检测技术实时分析客服人员的表情，以提高服务质量；在广告评估场景中，可以分析观众对广告的反应，以优化广告策略。

import cv2
# 加载预训练的人脸检测模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 加载预训练的微笑检测模型
smile_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_smile.xml')
# 打开视频文件
video = cv2.VideoCapture('text.mp4')
# 获取视频的宽度和高度
width = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
# 创建视频写入对象
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output_t.avi', fourcc, 20.0, (width, height))
while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = video.read()
    # 如果读取失败，跳出循环
    if not ret:
        break
 
    # 将图像转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
    # 遍历检测到的人脸
    for (x, y, w, h) in faces:
        # 在人脸区域内检测微笑
        smile = smile_cascade.detectMultiScale(gray[y:y+h, x:x+w], scaleFactor=1.7, minNeighbors=22)
 
        # 如果检测到微笑，打印“smile”
        if len(smile) > 0:
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
            #cv2.putText(图片,要添加的文字,文字添加到图片上的位置,字体的类型,字体大小,字体颜色,字体粗细)
            cv2.putText(frame, 'smile', (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
 
    out.write(frame)