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1、项目介绍

技术栈：
Python语言、人脸表情识别系统、情绪识别系统、深度学习、神经网络、CNN算法、PyQt5、tensorflow、FER数据集、CNN的主流框架之mini_XCEPTION。

识别分类：生气、厌恶、恐惧、快乐、伤心、惊讶、中性（7种）。

系统沿用经典“人脸检测→预处理→特征提取→分类”链路：先以AdaBoost快速粗裁，再用梯度积分投影+双阈值二值化精确定位人眼，经双线性插值尺度归一化与直方图均衡灰度归一化后，得到统一尺寸与灰度的表情图；网络方面以Gabor小波构造固定权值卷积层，SVM替换传统全连接，并用Fisher-PCA对特征降维，最后通过反向传播完成端到端训练。整套流程在FER公开数据集上训练25轮，7类表情平均准确率达到93%，可实时处理图片、视频与摄像头流，为课堂教学、心理评测、人机交互提供轻量级演示方案。

2、项目界面

（1）图片识别检测1

（2）图片识别检测2

（3）视频检测

（4）摄像头检测识别
（界面同视频检测，实时窗口显示识别结果）

3、项目说明

1. 关键词：Python、TensorFlow、CNN、mini_XCEPTION、PyQt5、FER数据集
2. 训练与预测代码、标注数据集已打包；qt_check为PyQt5桌面版，web_check为Django网页版（可选）
3. TensorFlow 2.11 + PyQt5 5.15 环境一键安装，25轮迭代后模型约3.5 MB，适合笔记本与树莓派部署
4. 系统支持图片、视频、摄像头三种输入；识别结果以汉字+置信度实时叠加，同时记录时间戳与类别到本地CSV，方便后续统计与可视化

首先运用AdaBoost算法对人脸面部表情图像进行粗略裁剪，再利用梯度积分投影和双阈值二值化定位人眼，实现精确裁剪；随后通过双线性插值完成尺度归一化，并用直方图均衡进行灰度归一化，得到统一尺寸与灰度的表情图。网络以Gabor小波构造固定权值卷积层，全连接层采用SVM，结合Fisher-PCA降维，最终通过反向传播训练得到适用于7类表情识别的轻量级CNN结构。实验表明，该方法在FER数据集上准确率和实时性均优于传统PCA+SVM方案；配套PyQt5 GUI支持图片、视频、摄像头实时识别，为表情识别教学、心理评测及友好的人机交互提供完整、可复现的代码与模型参考。

4、核心代码

# -*- coding: utf-8 -*-
from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
from PyQt5.QtWidgets import QFileDialog
from PyQt5.QtCore import Qt
from PyQt5.QtGui import QMovie
from real_time_video_me import Emotion_Rec
from os import getcwd
import numpy as np
import cv2
import time
from base64 import b64decode
from os import remove
from slice_png import img as bgImg
from EmotionRecongnition_UI import Ui_MainWindow
import image1_rc


class Emotion_MainWindow(Ui_MainWindow):
    def __init__(self, MainWindow):
        self.path = getcwd()
        self.timer_camera = QtCore.QTimer()  # 定时器
        self.timer_video = QtCore.QTimer()  # 定时器

        self.setupUi(MainWindow)
        self.retranslateUi(MainWindow)
        self.slot_init()  # 槽函数设置

        # 设置界面动画
        gif = QMovie(':/newPrefix/icons/scan.gif')
        self.label_face.setMovie(gif)
        gif.start()

        self.cap = cv2.VideoCapture()  # 屏幕画面对象
        self.cap2 = cv2.VideoCapture()
        self.CAM_NUM = 0  # 摄像头标号
        self.model_path = None  # 模型路径

    def slot_init(self):  # 定义槽函数
        self.toolButton_camera.clicked.connect(self.button_open_camera_click)
        self.toolButton_model.clicked.connect(self.choose_model)
        self.toolButton_video.clicked.connect(self.button_open_video_click)

        self.timer_camera.timeout.connect(self.show_camera)
        self.timer_video.timeout.connect(self.show_video)
        self.toolButton_file.clicked.connect(self.choose_pic)

    def button_open_camera_click(self):
        self.timer_camera.stop()
        self.timer_video.stop()
        self.cap.release()
        self.cap2.release()
        self.label_face.clear()
        self.label_result.setText('None')
        self.label_time.setText('0 s')
        self.textEdit_camera.setText('实时摄像已关闭')
        self.textEdit_video.setText("视频未选中")
        self.label_outputResult.clear()
        self.label_outputResult.setStyleSheet("border-image: url(:/newPrefix/icons/ini.png);")

        if self.timer_camera.isActive() == False:
            flag = self.cap.open(self.CAM_NUM)
            if flag == False:
                msg = QtWidgets.QMessageBox.warning(
                    self.centralwidget, u"Warning",
                    u"请检测相机与电脑是否连接正确！ ",
                    buttons=QtWidgets.QMessageBox.Ok,
                    defaultButton=QtWidgets.QMessageBox.Ok)
            else:
                self.textEdit_pic.setText('文件未选中')
                QtWidgets.QApplication.processEvents()
                self.textEdit_camera.setText('实时摄像已开启')
                self.label_face.setText('正在启动识别系统...\n\nleading')
                self.emotion_model = Emotion_Rec(self.model_path)
                QtWidgets.QApplication.processEvents()
                self.timer_camera.start(30)
        else:
            self.timer_camera.stop()
            self.timer_video.stop()
            self.cap.release()
            self.cap2.release()
            self.label_face.clear()
            self.textEdit_camera.setText('实时摄像已关闭')
            self.textEdit_pic.setText('文件未选中')
            self.textEdit_video.setText('文件未选中')
            gif = QMovie(':/newPrefix/icons/scan.gif')
            self.label_face.setMovie(gif)
            gif.start()
            self.label_outputResult.clear()
            self.label_outputResult.setStyleSheet("border-image: url(:/newPrefix/icons/ini.png);")
            self.label_result.setText('None')
            self.label_time.setText('0 s')

    def button_open_video_click(self):
        self.timer_camera.stop()
        self.timer_video.stop()
        self.cap.release()
        self.cap2.release()
        self.label_face.clear()
        self.label_result.setText('None')
        self.label_time.setText('0 s')
        self.textEdit_camera.setText('实时摄像已关闭')
        self.textEdit_video.setText("视频未选中")
        self.label_outputResult.clear()
        self.label_outputResult.setStyleSheet("border-image: url(:/newPrefix/icons/ini.png);")

        if self.timer_video.isActive() == False:
            fileName_choose, filetype = QFileDialog.getOpenFileName(
                self.centralwidget, "选取视频文件",
                self.path, "视频(*.mp4)")
            self.path = fileName_choose
            if fileName_choose != '':
                self.textEdit_video.setText(fileName_choose + '文件已选中')
                self.cap2 = cv2.VideoCapture(self.path)
                self.emotion_model = Emotion_Rec(self.model_path)
                self.label_face.setText('正在启动识别系统...\n\nleading')
                self.timer_video.start(30)
                QtWidgets.QApplication.processEvents()
            else:
                self.textEdit_pic.setText('文件未选中')
                self.textEdit_video.setText('文件未选中')
                QtWidgets.QApplication.processEvents()
                self.textEdit_camera.setText('实时摄像已关闭')
        else:
            self.timer_camera.stop()
            self.timer_video.stop()
            self.cap.release()
            self.cap2.release()
            self.label_face.clear()
            self.textEdit_camera.setText('实时摄像已关闭')
            self.textEdit_pic.setText('文件未选中')
            self.textEdit_video.setText('文件未选中')
            gif = QMovie(':/newPrefix/icons/scan.gif')
            self.label_face.setMovie(gif)
            gif.start()
            self.label_outputResult.clear()
            self.label_outputResult.setStyleSheet("border-image: url(:/newPrefix/icons/ini.png);")
            self.label_result.setText('None')
            self.label_time.setText('0 s')

    def choose_model(self):
        self.timer_camera.stop()
        self.timer_video.stop()
        self.cap.release()
        self.cap2.release()
        self.label_face.clear()
        self.label_result.setText('None')
        self.label_time.setText('0 s')
        self.textEdit_camera.setText('实时摄像已关闭')
        self.textEdit_video.setText('文件未选中')
        self.textEdit_pic.setText('文件未选中')
        self.label_outputResult.clear()
        self.label_outputResult.setStyleSheet("border-image: url(:/

5、源码获取方式

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