一个结合 YOLO 目标检测算法与深度学习技术的人脸情绪识别项目python源码一个结合 YOLO 目标检测算法与深度学习技术的人脸情绪识别项目

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一个结合 YOLO 目标检测算法与深度学习技术的人脸情绪识别项目python源码一个结合 YOLO 目标检测算法与深度学习技术的人脸情绪识别项目
一个结合 YOLO 目标检测算法与深度学习技术的人脸情绪识别项目。项目利用 fer2013 数据集进行训练，旨在实现对图像、视频或摄像头实时画面中的人脸情绪进行精准识别。它涵盖了模型训练、模型转换、图形用户界面交互等多个功能模块，为开发者和研究者提供了一个完整的人脸情绪识别解决方案。
主要模块功能数据集（fer2013）

fer2013 是一个广泛用于人脸情绪识别研究的公开数据集，包含了大量标注好的人脸图像，涵盖了多种不同的情绪类别。在本项目中，数据集被划分为训练集、验证集和测试集，分别存放在 data/train/images、data/valid/images 和 data/test/images 目录下，为模型的训练和评估提供了基础数据。

功能模块（function）

• color：该模块主要负责生成特定数量的颜色列表，用于在图像上绘制不同目标的边界框和标签，以便在可视化检测结果时能够清晰区分不同的目标。
• tracking：借助 DeepSORT 算法实现对检测到的人脸目标进行多目标跟踪。在处理视频或实时画面时，能够为每个目标分配唯一的 ID，并在图像上绘制边界框和标签，实时显示目标的 ID 和情绪信息，从而实现对目标的连续跟踪和状态监测。
• image：提供了图像缩放功能，可将输入的图像调整为指定的大小。在模型处理之前，对图像进行统一的尺寸调整有助于提高模型的处理效率和准确性。
• model_loader.py：负责加载实例分割和情绪识别所需的预训练模型。通过指定模型文件的路径，该模块能够快速加载相应的模型，为后续的检测和识别任务做好准备。
• frame_processor.py：对单帧图像进行处理，主要包括实例分割和情绪识别两个关键步骤。它接收输入的图像帧，利用加载的模型进行目标检测和情绪分类，最终返回检测结果，为后续的处理和展示提供数据支持。
• video_processor.py：用于处理视频文件或摄像头实时画面。它会逐帧读取视频数据，并调用 frame_processor.py 对每一帧进行处理，同时结合 tracking 模块实现多目标跟踪，将处理后的视频帧实时显示或保存。
• image_processor.py：专门处理单张图像。它调用 frame_processor.py 对输入的图像进行检测和识别，并将处理后的图像显示出来，方便用户直观查看检测结果。
  

GUI 模块（gui）

• main_gui.py：使用 tkinter 库创建了一个图形用户界面，为用户提供了一个直观、便捷的交互方式。界面上包含三个按钮，分别用于选择图像、选择视频和开启摄像头进行实时检测。用户可以通过点击相应的按钮，轻松地对不同类型的输入进行情绪识别处理。
  

辅助工具模块（utils）

• setup.py：使用 setuptools 对项目进行打包，方便项目的分发和安装。它定义了项目的基本信息，如名称、版本、作者等，同时列出了项目的依赖项，确保在安装项目时能自动安装所需的库。此外，还定义了命令行入口点，方便用户在命令行中使用项目。
• model_onnx.py：该模块的主要功能是将训练好的 YOLO 模型转换为 ONNX 格式。ONNX 是一种开放的神经网络交换格式，支持不同深度学习框架之间的模型迁移和部署。通过将模型转换为 ONNX 格式，可以提高模型的兼容性和可移植性，使其能够在更多的设备和平台上运行。
  

模型与训练模块（models）

• best.pt：预训练的 YOLO 模型，作为模型训练的起点。它包含了在大规模数据集上学习到的特征和模式，能够为后续的人脸情绪识别任务提供一个良好的基础。
• yolo11n - seg.pt：可能是一个预训练的分割模型，可用于辅助进行人脸区域的精确分割，为情绪识别提供更准确的输入。
• train.py：使用 ultralytics 库加载预训练模型，并根据 data.yaml 中的配置进行训练。训练过程中，模型会不断调整参数以适应 fer2013 数据集的特征，最终保存训练好的模型，用于后续的推理任务。
• data.yaml：数据配置文件，定义了数据集的路径、类别数量和类别名称，以及所使用的网络配置。它为模型训练提供了必要的信息，确保模型能够正确读取和处理数据。
  

项目依赖

• numpy==1.24.3
• opencv - python==4.11.0.86
• ultralytics==8.3.86
• deep_sort_realtime==1.3.2
• tkinter（Python 标准库）
  

使用方法环境搭建

确保已经安装了所需的依赖库，可以使用以下命令进行安装：

pip install -r requirements.txt

模型训练

运行 models/train.py 脚本进行模型训练：

python models/train.py

模型转换

运行 utils/model_onnx.py 脚本将训练好的模型转换为 ONNX 格式：

python utils/model_onnx.py

启动 GUI 界面

运行 gui/main_gui.py 脚本启动图形用户界面：

python gui/main_gui.py

在 GUI 界面中，根据需要选择相应的按钮进行图像、视频或摄像头实时检测。

注意事项

• 确保数据集的路径在 models/data.yaml 中配置正确，否则模型训练和评估可能无法正常进行。
• 在处理视频或摄像头实时画面时，按 'q' 键可以退出处理过程，避免资源占用。
• 训练模型可能需要较长的时间，建议使用 GPU 进行加速，以提高训练效率。
  

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