三、實施思路
四、具體步驟
首先是利用dlib進行人臉識別：)
然後產生實體一個 shape_predictor 物件， 使用dlib作者訓練好人臉特徵檢測器， 進行人臉的特徵點標定。
標定的時候使用opencv的circle方法， 在特徵點的座標上面添加浮水印， 內容就是特徵點的序號和位置。
到此， 68個特徵點的資訊就獲取到了， 下面就需要跟根據這個68個特徵點的座標資訊， 進行綜合 計算， 作為每個表情的判斷指標。
根據上面說到的我的判斷指標，
在選擇指標的標準數值之前， 先對多個開心的人臉照片進行分析。 計算開心時的嘴巴張卡比例的平均。
我計算了25個人臉的開心表情的嘴巴張開比例、嘴巴寬度、眼睛張開程度、眉毛傾斜程度， 導入excel表格生成折線圖：
五、實際運行效果：
識別之後：
完整項目代碼：
是不是很神奇呢！如有侵權請聯繫小編刪除！
五、實際運行效果：
識別之後：
完整項目代碼：
是不是很神奇呢！如有侵權請聯繫小編刪除！