文章目錄

• 前言
• 一、深度學(xué)習(xí)是什么？
• 二、數(shù)據(jù)的預(yù)處理
• • 1.數(shù)據(jù)分類
  • 2.代碼
• 三、構(gòu)建模型與訓(xùn)練
• • 1.模型與代碼
  • 2.使用方法
• 四、實時識別
• 總結(jié)

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前言

這個項目是以前課設(shè)用到的功能之一，參考了其他人的人的博客，自己做了一下整理
需要用到的庫有：opencv，pandas，pytorch，numpy，dlib
本項目基于深度學(xué)習(xí)

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一、深度學(xué)習(xí)是什么？

深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個新的研究方向，它被引入機(jī)器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

形象來說，深度學(xué)習(xí)就是構(gòu)建一個類似于人類大腦的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過已有的數(shù)據(jù)不斷學(xué)習(xí)，最終使得每個神經(jīng)元的參數(shù)趨于完美，使其能夠解決實際生活中的抽象問題。

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二、數(shù)據(jù)的預(yù)處理

1.數(shù)據(jù)分類

我們所用到的數(shù)據(jù)都存放在train.csv文件里面,文件的結(jié)構(gòu)如下：

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其中，lable是單張圖片的標(biāo)簽，不同的值對應(yīng)不同的表情：

valueemotion

0	angry
1	disgust
2	fear
3	happy
4	sad
5	surprise
6	neutral

feature是單張圖片的字符串編碼，每一串編碼由28 * 28 = 784組字符串組成，每組字符串對應(yīng)一個像素的灰度圖。

在預(yù)處理階段，我們需要將train.scv文件中的所有圖像提取出來，分為train_data和val_data，分別作為訓(xùn)練集與驗證集，并存放到各自的文件夾。
同時，建立train_data.csv與val_data.csv存放文件名到該文件標(biāo)簽的映射

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2.代碼

""" 該文件將原數(shù)據(jù)‘train.csv’分離 圖片分離到train_data, val_data兩個文件夾中 并創(chuàng)建train_data_set.csv與val_data_set.csv來標(biāo)注數(shù)據(jù) """ import pandas as pd import cv2 as cv import numpy as np import osdef classify():"""將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集與數(shù)據(jù)集并儲存:return:"""# 數(shù)據(jù)預(yù)處理# 將label與人臉數(shù)據(jù)作拆分path = './train.csv'all_data = pd.read_csv(path)# 將百分之70的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集train_num = int(all_data.shape[0] * 0.7)train_data = all_data.loc[0: train_num]val_data = all_data.loc[train_num:]print(train_data)save_img_and_label(train_data, './train_data', './train_data_set.csv')save_img_and_label(val_data, './val_data', './val_data_set.csv')def save_img_and_label(data: pd.DataFrame, img_save_path, csv_save_path):"""保存數(shù)據(jù)中的圖片并對其標(biāo)注"""if not os.path.exists(img_save_path):os.mkdir(img_save_path)img_name_list = []img_label_list = []for i in range(len(data)):# 生成文件名img_name = '{}.jpg'.format(i)# 讀取csv文件中字符串類型的圖片img_str = data[['feature']].values[i][0]img_label = str(data[['label']].values[i][0])# 分隔字符串，得到每個像素點的灰度img_list = img_str.split(' ')# 轉(zhuǎn)化為darray數(shù)組并保存img = np.array(img_list, dtype=np.int32).reshape((48, 48))cv.imwrite(img_save_path + '/' + img_name, img)img_name_list.append(img_name)img_label_list.append(img_label)# 保存數(shù)據(jù)save_data = pd.DataFrame(img_label_list, index=img_name_list)save_data.to_csv(csv_save_path, header=False)# 調(diào)用執(zhí)行 classify()

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運行完成后結(jié)果如下

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train_data里面的東西

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train_data_set.csv里面的東西

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三、構(gòu)建模型與訓(xùn)練

1.模型與代碼

使用的模型參考了如下A模型

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代碼如下
文件名train_model.py

""" 訓(xùn)練模型 """ import torch import torch.utils.data as data from torch.utils.data.dataset import T_co import pandas as pd import numpy as np import cv2 as cv import torch.nn as nn from torch import optimclass FaceDateset(data.Dataset):"""加載數(shù)據(jù)的類"""def __init__(self, img_dir, data_set_path):self.img_dir = img_dirself.label_path = data_set_path# 讀取csvimg_names = pd.read_csv(data_set_path, header=None, usecols=[0])img_labels = pd.read_csv(data_set_path, header=None, usecols=[1])# 轉(zhuǎn)化為一維np數(shù)組self.img_names = np.array(img_names)[:, 0]self.img_labels = np.array(img_labels)[:, 0]def __getitem__(self, index) -> T_co:# 記載圖片路徑img_path = self.img_dir + '/' + self.img_names[index]# 讀取圖片img = cv.imread(img_path)# 轉(zhuǎn)化為灰度img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)# 直方圖均衡img = cv.equalizeHist(img)# 標(biāo)準(zhǔn)化輸入并進(jìn)行歸一化img = img.reshape((1, 48, 48)) / 255.0# 轉(zhuǎn)化為torch圖片img_torch = torch.from_numpy(img).type('torch.FloatTensor')label = self.img_labels[index]return img_torch, labeldef __len__(self):return self.img_names.shape[0]def gaussian_weights_init(m):"""參數(shù)初始化,采用高斯分布"""classname = m.__class__.__name__if classname.find('Conv') != -1:m.weight.data.normal_(0.0, 0.04)def validate(model, dataset, batch_size):"""驗證模型在驗證集上的正確率"""val_loader = data.DataLoader(dataset, batch_size)result, num = 0.0, 0for images, labels in val_loader:pred = model.forward(images)pred = np.argmax(pred.data.numpy(), axis=1)labels = labels.data.numpy()result += np.sum((pred == labels))num += len(images)acc = result / numreturn accclass FaceCNN(nn.Module):"""CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)"""def __init__(self):super().__init__()# 第一層卷積、池化self.conv1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), # 卷積層nn.BatchNorm2d(num_features=64), # 歸一化nn.RReLU(inplace=True), # 激活函數(shù)nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), # 最大值池化)# 第二層卷積、池化self.conv2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.BatchNorm2d(num_features=128),nn.RReLU(inplace=True),# output:(bitch_size, 128, 12 ,12)nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),)# 第三層卷積、池化self.conv3 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.BatchNorm2d(num_features=256),nn.RReLU(inplace=True),# output:(bitch_size, 256, 6 ,6)nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),)# 參數(shù)初始化self.conv1.apply(gaussian_weights_init)self.conv2.apply(gaussian_weights_init)self.conv3.apply(gaussian_weights_init)# 全連接層self.fc = nn.Sequential(nn.Dropout(p=0.2),nn.Linear(in_features=256 * 6 * 6, out_features=4096),nn.RReLU(inplace=True),nn.Dropout(p=0.5),nn.Linear(in_features=4096, out_features=1024),nn.RReLU(inplace=True),nn.Linear(in_features=1024, out_features=256),nn.RReLU(inplace=True),nn.Linear(in_features=256, out_features=7),)def forward(self, x):"""前向傳播"""# print(x.shape)x = self.conv1(x)x = self.conv2(x)x = self.conv3(x)# 數(shù)據(jù)扁平化x = x.view(x.shape[0], -1)y = self.fc(x)return ydef train(lr=0.01, weight_decay=0, batch_size=128, epochs=100):"""訓(xùn)練模型"""# 加載數(shù)據(jù)train_data_set = FaceDateset('train_data', 'train_data_set.csv')val_data_set = FaceDateset('val_data', 'val_data_set.csv')train_loader = data.DataLoader(train_data_set, batch_size)# 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)model = FaceCNN()# 損失函數(shù)loss_fun = nn.CrossEntropyLoss()# 優(yōu)化器optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay)# 記錄損失值與正確率loss_log = open('loss_log.txt', 'w')acc_log = open('acc_log.txt', 'w')for epoch in range(epochs):# 損失函數(shù)值print('第{}輪訓(xùn)練開始'.format(epoch))loss_rate = 0model.train()for images, labels in train_loader:# 梯度清零optimizer.zero_grad()# 前向轉(zhuǎn)播out_put = model.forward(images)# 計算誤差值loss_rate = loss_fun(out_put, labels)# 反向傳播loss_rate.backward()optimizer.step()# 保存損失值loss_log.write('{}\n'.format(loss_rate.item()))loss_log.flush()print('第{}輪損失值為:{}'.format(epoch, loss_rate.item()))# 計算并保存正確率，保存模型if epoch % 5 == 0:acc = validate(model, val_data_set, batch_size)print('第{}輪正確率為:{}'.format(epoch, acc))acc_log.write('{}, {}\n'.format(epoch, acc))acc_log.flush()torch.save(model, './models/train_{}.pkl'.format(epoch))loss_log.close()acc_log.close()if __name__ == '__main__':train()

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文件名show_log.py

""" 可視化結(jié)果 """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npdef cvt_file2np(log_file_path):"""讀取log文件并轉(zhuǎn)化為np數(shù)組"""log = np.genfromtxt(log_file_path, delimiter=',')if log.ndim != 1:x = np.array(log[:, 0])y = np.array(log[:, 1])else:length = log.shape[0]x = np.arange(0, length)y = logreturn [x, y]acc_data = cvt_file2np('acc_log.txt') loss_data = cvt_file2np('loss_log.txt') loss_data[1] = loss_data[1] + 0.0000001 loss_data[1] = np.log10(loss_data[1])plt.subplot(121) plt.plot(acc_data[0], acc_data[1]) plt.title('acc') plt.xlabel('epoch') plt.ylabel('acc')plt.subplot(122) plt.plot(loss_data[0], loss_data[1]) plt.title('log10(loss)') plt.xlabel('iteration') plt.ylabel('log10(loss)') plt.show()

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2.使用方法

首先運行train_model.py文件訓(xùn)練模型，這里采用的是cup運算，非常花費時間。
運行完成后模型會保存到根目錄的models文件夾下，每訓(xùn)練5個epoch保存一次。
訓(xùn)練完成后，運行show_log.py將訓(xùn)練結(jié)果可視化，例如:

不難看出，訓(xùn)練到第35輪時正確率最高，之后數(shù)據(jù)發(fā)生了過擬合，正確率開始下降。

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四、實時識別

使用opencv來打開攝像頭，實現(xiàn)對圖像中人臉的實時識別
(由于課設(shè)中不需要使用gui顯示圖像，所以設(shè)置了一個變量gui_open來控制是否顯示gui)
代碼如下:
文件名:my_face.py

""" 表情識別 """ import cv2 as cv import dlib import numpy as np import torch from train_model import FaceCNN from my_utils import get_face_target, labels, soft_max, cvt_R2N import warnings warnings.filterwarnings("ignore")class EmotionIdentify:"""用于表情識別的類"""def __init__(self, gui_open=False):# 使用特征提取器get_frontal_face_detectorself.detector = dlib.get_frontal_face_detector()# 加載CNN模型self.model = FaceCNN()self.model.load_state_dict(torch.load('./models/train_35.pkl').state_dict())# 建cv2攝像頭對象，這里使用電腦自帶攝像頭，如果接了外部攝像頭，則自動切換到外部攝像頭self.cap = cv.VideoCapture(0)# 設(shè)置視頻參數(shù)，propId設(shè)置的視頻參數(shù)，value設(shè)置的參數(shù)值self.cap.set(3, 480)# 截圖screenshot的計數(shù)器self.img = Noneself.gui_open = gui_opendef get_img_and_predict(self):"""表情識別:return:(img, emotion)"""gray_img, left_top, right_bottom, result = None, None, None, Noneif self.cap.isOpened():# 從攝像頭讀取圖像flag, img = self.cap.read()self.img = imgimg_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_RGB2GRAY)# 使用人臉檢測器檢測每一幀圖像中的人臉。并返回人臉數(shù)rectsfaces = self.detector(img_gray, 0)if len(faces) > 0:# 只取第一張臉face = faces[0]left_top = (face.left(), face.top())right_bottom = (face.right(), face.bottom())# 轉(zhuǎn)化為灰度圖片并提取目標(biāo)gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)gray_img = get_face_target(gray_img, face)# 將目標(biāo)大小重置為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入大小gray_img = cv.resize(gray_img, (48, 48))target_img = gray_img.reshape((1, 1, 48, 48)) / 255.0img_torch = torch.from_numpy(target_img).type('torch.FloatTensor')result = self.model(img_torch).detach().numpy()result = soft_max(result)if self.gui_open:self.show(gray_img, left_top, right_bottom, result)return self.img, resultraise Exception('No camera')def show(self, gray_img, left_top, right_bottom, result):"""顯示圖像"""show_img = self.imgif gray_img is not None:cv.imshow('gray_img', gray_img)color = (255, 34, 78)cv.rectangle(show_img, left_top, right_bottom, color, 2)emotion = labels[np.argmax(result)]cv.putText(show_img, emotion, left_top, 0, 2, color, 2)cv.imshow('cv', show_img)cv.waitKey(20)def my_test():ed = EmotionIdentify(gui_open=True)flag = Truewhile flag is not None:flag = ed.get_img_and_predict()cv.waitKey(10)result = flag[1]print(cvt_R2N(result))if __name__ == '__main__':my_test()

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依賴工具my_utils.py """ 使用的工具 """ import numpy as nplabels = {0: 'angry', 1: 'disgust', 2: 'fear', 3: 'happy',4: 'sad', 5: 'surprise', 6: 'neutral'}def get_face_target(gray_img: np.ndarray, face):"""從gray_img中提取面部圖像:param gray_img::param face::return:"""img_size = gray_img.shape# print(img_size)x1, y1, x2, y2 = face.left(), face.top(), face.right(), face.bottom()def reset_point(point, max_size):"""重置點的位置:param point: 當(dāng)前點的坐標(biāo):param max_size: 點在坐標(biāo)軸的上的最大位置:return:"""if point < 0:point = 0if point > max_size:point = max_size - 1return pointx1 = reset_point(x1, img_size[0])x2 = reset_point(x2, img_size[0])y1 = reset_point(y1, img_size[1])y2 = reset_point(y2, img_size[1])return gray_img[y1:y2, x1:x2]def soft_max(x):"""classify"""exp_x = np.exp(x)sum_x = np.sum(exp_x)y = exp_x / sum_xreturn ydef cvt_R2N(result):"""將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的結(jié)果轉(zhuǎn)化為0-100的數(shù)值"""if result is None:return 80cvt_M = [70, 20, 60, 100, 10, 90, 80]cvt_M = np.array(cvt_M)level = np.sum(cvt_M * result)return level

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結(jié)果如下：

注：cvt_R2N()函數(shù)該項目用不到

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總結(jié)

該項目的項目樹如下

• data_classfy.py
• my_face.py
• my_utils.py
• show_log.py
• train.csv
• train_model.py

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习项目，使用python进行表情识别，pytorch应用的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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