基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测
该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别
/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络在这里插入图片描述

项目基本介绍：
【网络】深度学习CNN网络 mini-xception网络
【环境】python>=3.5 tensorflow2 opencv pyqt5
【文件】训练预测全部源代码、训练好的模型、fer2013数据集、程序算法讲解文档
【类别】对7种表情检测：anger；disgust；fear；happy；normal；sad；surprised
【功能】可训练、可预测，包含图像、摄像头和视频检测功能，配置好环境即可使用。在这里插入图片描述
好的，我们将构建一个完整的人脸表情检测/识别分类项目，使用Mini-Xception网络。该项目已经训练好模型，并提供了训练预测的全部源代码、数据集和文档。以下是详细的说明文档和UI界面实现。

项目结构

face_expression_recognition/
├── data/
│   └── fer2013.csv
├── models/
│   └── mini_xception.h5
├── src/
│   ├── train.py          # 训练脚本
│   ├── predict.py        # 预测脚本
│   ├── utils.py          # 工具函数
│   ├── app.py            # Flask应用入口
│   └── ui_app.py         # PyQt5 UI应用入口
├── README.md             # 项目说明文档
└── requirements.txt      # 依赖项

在这里插入图片描述

安装依赖项

首先，安装所需的Python库：

pip install tensorflow opencv-python pyqt5 pandas matplotlib scikit-learn

数据集准备

假设你已经有一个FER2013数据集文件 fer2013.csv 在 data 目录下。如果没有，可以从 Kaggle 下载。

模型训练

`src/train.py` 文件

虽然你提到模型已经训练好，但为了完整性，这里提供一个训练脚本示例。

模型预测

`src/predict.py` 文件

前端界面 (Flask)

`src/app.py` 文件

`templates/index.html` 文件

创建一个简单的HTML模板用于上传图片并显示预测结果：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Face Expression Recognition</title>
    <style>
        body {
            font-family: Arial, sans-serif;
            display: flex;
            justify-content: center;
            align-items: center;
            height: 100vh;
            background-color: #f4f4f4;
        }
        .container {
            text-align: center;
            background-color: white;
            padding: 20px;
            border-radius: 8px;
            box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
        }
        input[type="file"] {
            margin-bottom: 20px;
        }
        button {
            padding: 10px 20px;
            background-color: #007bff;
            color: white;
            border: none;
            border-radius: 5px;
            cursor: pointer;
        }
        button:hover {
            background-color: #0056b3;
        }
        .result {
            margin-top: 20px;
            font-size: 1.2em;
        }
        .video-feed {
            margin-top: 20px;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div class="container">
        <h1>Upload Face Image</h1>
        <form id="upload-form" enctype="multipart/form-data">
            <input type="file" id="file-input" name="file" accept="image/*" required>
            <br><br>
            <button type="submit">Predict</button>
        </form>
        <div class="result" id="result"></div>

        <h1>Camera Feed</h1>
        <button onclick="startVideo()">Start Video</button>
        <button onclick="stopVideo()">Stop Video</button>
        <div class="video-feed">
            <video id="video" width="640" height="480" autoplay></video>
            <canvas id="canvas" style="display:none;"></canvas>
        </div>
    </div>

    <script>
        document.getElementById('upload-form').addEventListener('submit', function(event) {
            event.preventDefault();
            const formData = new FormData(this);

            fetch('/predict-image', {
                method: 'POST',
                body: formData
            })
            .then(response => response.json())
            .then(data => {
                document.getElementById('result').innerText = `Prediction: ${data.prediction}`;
            })
            .catch(error => console.error('Error:', error));
        });

        let videoStream;

        async function startVideo() {
            try {
                videoStream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true });
                const videoElement = document.getElementById('video');
                videoElement.srcObject = videoStream;
                videoElement.play();

                setInterval(captureAndPredict, 1000); // Capture and predict every second
            } catch (error) {
                console.error('Error accessing camera:', error);
            }
        }

        function stopVideo() {
            if (videoStream && videoStream.getTracks().length > 0) {
                videoStream.getTracks()[0].stop();
                const videoElement = document.getElementById('video');
                videoElement.srcObject = null;
            }
        }

        async function captureAndPredict() {
            const videoElement = document.getElementById('video');
            const canvasElement = document.getElementById('canvas');
            const context = canvasElement.getContext('2d');

            canvasElement.width = videoElement.videoWidth;
            canvasElement.height = videoElement.videoHeight;
            context.drawImage(videoElement, 0, 0, canvasElement.width, canvasElement.height);

            const imageData = canvasElement.toDataURL('image/png');
            const blob = await fetch(imageData).then(res => res.blob());
            const formData = new FormData();
            formData.append('file', blob, 'captured.png');

            fetch('/predict-image', {
                method: 'POST',
                body: formData
            })
            .then(response => response.json())
            .then(data => {
                console.log('Prediction:', data.prediction);
            })
            .catch(error => console.error('Error:', error));
        }
    </script>
</body>
</html>

UI界面 (PyQt5)

`src/ui_app.py` 文件

运行项目

启动Flask服务器:
```
python src/app.py
```
启动PyQt5 UI应用:
```
python src/ui_app.py
```

解释

数据预处理: 使用 ImageDataGenerator 进行数据增强。
模型训练: 使用自定义的Mini-Xception模型进行训练。
模型预测: 提供图像预测和视频流预测功能。
Flask应用: 提供一个简单的Web界面用于上传图像和实时视频流预测。
PyQt5 UI应用: 提供一个图形化的用户界面用于上传图像和实时视频流预测。

通过这些步骤，你可以构建一个完整的人脸表情检测/识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码。