Python能做人脸识别是众所周知！他还能进行情绪分析哦！

三、实施思路

四、具体步骤

首先是利用dlib进行人脸识别：)

然后实例化一个 shape_predictor 对象，使用dlib作者训练好人脸特征检测器，进行人脸的特征点标定。

标定的时候使用opencv的circle方法，在特征点的坐标上面添加水印，内容就是特征点的序号和位置。

到此，68个特征点的信息就获取到了，下面就需要跟根据这个68个特征点的坐标信息，进行综合 计算，作为每个表情的判断指标。

根据上面说到的我的判断指标，先计算嘴巴的张开比例，由于人离摄像头距离的远近，导致人脸识别框的大小不一，故选择比例来作为判断指标。

在选择指标的标准数值之前，先对多个开心的人脸照片进行分析。计算开心时的嘴巴张卡比例的平均。

我计算了25个人脸的开心表情的嘴巴张开比例、嘴巴宽度、眼睛张开程度、眉毛倾斜程度，导入excel表格生成折线图：

五、实际运行效果：

识别之后：

完整项目代码：

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