一、OpenCV表情识别介绍
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛应用于计算机视觉任务的开源库，提供了丰富的图像处理和机器学习工具。表情识别则是计算机视觉领域的重要分支，旨在通过分析图像或视频中的人脸特征，判断出人物所表达的情感状态，如高兴、悲伤、愤怒、惊讶等。结合 OpenCV 进行表情识别，能借助其强大功能实现高效且准确的表情判断。
二、表情识别的基本原理
表情识别主要基于图像处理和机器学习技术。其基本流程可以分为以下几个步骤：
人脸检测：在图像或视频帧中定位出人脸的位置和大小。这是表情识别的基础，只有准确地检测到人脸，才能进行后续的表情分析。
特征提取：从检测到的人脸区域中提取出能够反映表情特征的信息，如眼睛、嘴巴等部位的形状和位置变化。常用的特征提取方法包括几何特征提取、纹理特征提取等。
表情分类：将提取到的特征输入到分类器中，根据预先训练好的模型判断人脸的表情类别，如高兴、悲伤、愤怒等。
三、代码实现
1. 导入必要的库
import numpy as np
import dlib
import cv2
from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFontnumpy：用于处理数值计算和数组操作。
dlib：一个强大的机器学习库，用于人脸检测和关键点定位。
cv2：OpenCV 库，用于计算机视觉任务，如读取视频帧、绘制图形等。
euclidean_distances：用于计算两点之间的欧几里得距离。
PIL（Python Imaging Library）：用于处理图像，特别是在图像上添加中文文本。
2. 定义函数计算嘴部纵横比（MAR）
def MAR(shape):A = euclidean_distances(shape[50].reshape(1, 2), shape[58].reshape(1, 2))B = euclidean_distances(shape[51].reshape(1, 2), shape[57].reshape(1, 2))C = euclidean_distances(shape[52].reshape(1, 2), shape[56].reshape(1, 2))D = euclidean_distances(shape[48].reshape(1, 2), shape[54].reshape(1, 2))return ((A + B + C) / 3) / Dshape 是一个包含 68 个人脸关键点坐标的数组。
A、B、C 分别计算了嘴部垂直方向上三对关键点之间的欧几里得距离。
D 计算了嘴部水平方向上两个关键点之间的欧几里得距离。
最终返回的 MAR 值是垂直方向平均距离与水平方向距离的比值。
3. 定义函数计算嘴宽与脸颊宽的比例（MJR）
def MJR(shape):M = euclidean_distances(shape[48].reshape(1, 2), shape[54].reshape(1, 2)) # 嘴宽度J = euclidean_distances(shape[3].reshape(1, 2), shape[13].reshape(1, 2)) # 下颌的宽度return M / J4. 定义函数在图像上添加中文文本
def cv2AddchineseText(img, text, position, textcolor=(0, 255, 0), textSize=30):if isinstance(img, np.ndarray):img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))draw = ImageDraw.Draw(img)fontStyle = ImageFont.truetype("simhei.ttf", textSize, encoding="utf-8")draw.text(position, text, textcolor, font=fontStyle)return cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)由于 OpenCV 本身不支持直接添加中文文本，因此使用 PIL 库来实现。
首先将 OpenCV 的 numpy 数组图像转换为 PIL 图像。
使用 ImageDraw 在图像上绘制文本，使用 ImageFont 指定字体和字号。
最后将 PIL 图像转换回 numpy 数组图像。
5. 初始化人脸检测器和关键点预测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")detector 用于检测图像中的人脸。
predictor 用于预测人脸的 68 个关键点坐标，需要提供预训练的模型文件 shape_predictor_68_face_landmarks.dat。
6. 打开摄像头并开始循环处理视频帧
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:ret, frame = cap.read()faces = detector(frame, 0) # 获取图片中全部人脸位置for face in faces:shape = predictor(frame, face) # 获取关键点# 将关键点转换为坐标(x,y)的形式shape = np.array([[p.x, p.y] for p in shape.parts()])mar = MAR(shape)# 计算嘴部的纵横比mjr = MJR(shape)# 计算“嘴宽/脸颊宽”result = "正常"print("mar", mar, "\tmjr", mjr)if mar > 0.5:result = "大笑"elif mjr > 0.45:result = "微笑"mouthHull = cv2.convexHull(shape[48:61]) # 嘴型构造凸包frame = cv2AddchineseText(frame, result, mouthHull[0, 0])cv2.drawContours(frame, [mouthHull], -1, (0, 255, 0), 1)cv2.imshow("Frame", frame)if cv2.waitKey(1) == 27:breakcap = cv2.VideoCapture(0) 打开默认摄像头。
在循环中，使用 cap.read() 读取一帧视频。
detector(frame, 0) 检测当前帧中的人脸。
对于每个检测到的人脸，使用 predictor 预测其 68 个关键点坐标，并将其转换为 numpy 数组。
调用 MAR 和 MJR 函数计算嘴部的纵横比和嘴宽与脸颊宽的比例。
根据 MAR 和 MJR 的值判断表情状态（正常、大笑、微笑）。
cv2.convexHull(shape[48:61]) 构造嘴部关键点的凸包。
使用 cv2AddchineseText 函数在图像上添加表情结果文本。
使用 cv2.drawContours 函数在图像上绘制嘴部的凸包。
使用 cv2.imshow 显示处理后的帧。
如果按下 Esc 键（键码为 27），则退出循环。
7. 释放资源
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()cv2.destroyAllWindows() 关闭所有 OpenCV 窗口。
cap.release() 释放摄像头资源。
完整代码：
import numpy as np
import dlib
import cv2
from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances
from PIL import Image,ImageDraw, ImageFont
def MAR(shape):A = euclidean_distances(shape[50].reshape(1,2),shape[58].reshape(1, 2))B= euclidean_distances(shape[51].reshape(1,2),shape[57].reshape(1, 2))C=euclidean_distances(shape[52].reshape(1,2),shape[56].reshape(1, 2))D= euclidean_distances(shape[48].reshape(1,2),shape[54].reshape(1, 2))return((A+B+C)/3)/D
def MJR(shape):M = euclidean_distances(shape[48].reshape(1, 2), shape[54].reshape(1,2)) # 嘴宽度J=euclidean_distances(shape[3].reshape(1,2),shape[13].reshape(1, 2))#下颌的宽度return M / J
def cv2AddchineseText(img, text, position, textcolor=(0,255, 0), textSize=30):if isinstance(img, np.ndarray):img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))draw = ImageDraw.Draw(img)fontStyle = ImageFont.truetype("simhei.ttf", textSize, encoding="utf-8")draw.text(position, text, textcolor, font=fontStyle)return cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
cap=cv2.VideoCapture(0)
while True:ret, frame = cap.read()faces = detector(frame,0) # 获取图片中全部人验位置for face in faces:shape = predictor(frame,face) # 获取关键点# 将关键点转换为坐标(x,y)的形式shape = np.array([[p.x, p.y]for p in shape.parts()])mar = MAR(shape)# 计算嘴部的商宽比mjr = MJR(shape)# 计算“嘴宽/脸颊宽”result = "正常"print( "mar",mar,"\tmjr",mjr)if mar>0.5:result="大笑"elif mjr>0.45:result="微笑"mouthHull = cv2.convexHull(shape[48:61]) # 嘴型构造凸包frame = cv2AddchineseText(frame, result, mouthHull[0, 0])cv2.drawContours(frame,[mouthHull],-1,(0,255,0),1)cv2.imshow("Frame",frame)if cv2.waitKey(1) == 27:break
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()四、表情识别的应用案例
人机交互
在人机交互中，表情识别可以让计算机更好地理解用户的情感状态，从而提供更加个性化的服务。例如，智能客服系统可以根据用户的表情判断用户的情绪，提供更加贴心的服务。
安防监控
在安防监控中，表情识别可以用于检测人员的异常表情，如愤怒、恐惧等，及时发现潜在的安全隐患。
市场调研
在市场调研中，表情识别可以用于分析消费者对产品或广告的反应，了解消费者的喜好和需求。
五、总结与展望
本文介绍了使用 OpenCV 进行表情识别的基本原理和具体实现方法，包括人脸检测、特征提取和表情分类。通过 OpenCV 提供的丰富工具和函数，我们可以方便地实现一个简单的表情识别系统。然而，表情识别仍然面临着一些挑战，如光照变化、表情多样性等。未来，随着计算机视觉技术的不断发展，表情识别的准确率和鲁棒性将会不断提高，其应用领域也将会更加广泛。
