From f605f196f92fc638deb1a759a0c7a771a35fc3d8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: zhaoym Date: Sat, 26 Nov 2022 13:53:25 +0800 Subject: [PATCH] Upload zerotrust4-Emotion Recognize project --- zerotrust/Emotion Classify/Introduction.pdf | Bin 0 -> 436345 bytes zerotrust/Emotion Classify/README.md | 50 + zerotrust/Emotion Classify/code/apply.py | 139 + zerotrust/Emotion Classify/code/nets.py | 92 + zerotrust/Emotion Classify/code/train.py | 106 + .../haarcascade_frontalface_default.xml | 33314 ++++++++++++++++ zerotrust/Emotion Classify/input_test/1.jpg | Bin 0 -> 9864 bytes zerotrust/Emotion Classify/input_test/2.jpg | Bin 0 -> 6936 bytes zerotrust/Emotion Classify/input_test/3.jpg | Bin 0 -> 10480 bytes zerotrust/Emotion Classify/input_test/4.jpg | Bin 0 -> 14072 bytes zerotrust/Emotion Classify/input_test/5.jpg | Bin 0 -> 6436 bytes .../Emotion Classify/model_saved/LeNet5.ckpt | Bin 0 -> 676412 bytes zerotrust/Emotion Classify/output/1.jpg | Bin 0 -> 20824 bytes zerotrust/Emotion 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+软件架构说明 + + +#### 安装教程 + +1. xxxx +2. xxxx +3. xxxx + +#### 使用说明 + +1. xxxx +2. xxxx +3. xxxx + +#### 参与贡献 + +1. Fork 本仓库 +2. 新建 Feat_xxx 分支 +3. 提交代码 +4. 新建 Pull Request + + +#### 特技 + +1. 使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md +2. Gitee 官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com) +3. 你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解 Gitee 上的优秀开源项目 +4. [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是 Gitee 最有价值开源项目，是综合评定出的优秀开源项目 +5. Gitee 官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help) +6. Gitee 封面人物是一档用来展示 Gitee 会员风采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/) diff --git a/zerotrust/Emotion Classify/code/apply.py b/zerotrust/Emotion Classify/code/apply.py new file mode 100644 index 00000000..f8fd651d --- /dev/null +++ b/zerotrust/Emotion Classify/code/apply.py @@ -0,0 +1,139 @@ +import os +import cv2 +import numpy as np +from mindspore import load_checkpoint, load_param_into_net +from mindspore import Model, Tensor # 承载网络结构 +from nets import LeNet5 +import mindspore as ms + +emotion_map = { + 0: 'Angry', + 1: 'Contempt', + 2: 'Disgust', + 3: 'Fear', + 4: 'Happy', + 5: 'Neutral', + 6: 'Sad', + 7: 'Surprise' +} +# 加载人脸分类器 +classifier = cv2.CascadeClassifier("../haarcascade_frontalface_default.xml") +# 加载模型参数 +param_dict = load_checkpoint("../model_saved/LeNet5.ckpt") +# 重新定义一个LeNet神经网络 +net = LeNet5(num_class=8) +# 将参数加载到网络中 +load_param_into_net(net, param_dict) +# 获取模型结构及参数 +model = Model(net) + + +def FaceDetect(image): + ''' + 获取图片源，实现人脸识别和表情分类 + :param image:图片源 + :return:表情分类结果及登录标识符 + ''' + emotion = None # 设定人脸表情的初始值 + + gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转灰度图 + median = cv2.medianBlur(gray, 5) # 中值滤波，过滤噪声 + #获取图片中的人脸信息 + faceRects = classifier.detectMultiScale( + median, + scaleFactor=1.2, + minNeighbors=3, + minSize=(32, 32) + ) + + if len(faceRects): # 大于0则检测到人脸 + for faceRect in faceRects: # 单独框出每一张人脸 + x, y, w, h = faceRect + color = (0, 0, 255) + # 框出人脸 + cv2.rectangle(image, (x, y), (x + h, y + w), color, 2) + # 获取人脸源 + src = gray[y:y + w, x:x + h] + # 裁剪，缩放至48*48 + img = cv2.resize(src, (48, 48)) + # 归一化 + img = img / 255. + # 扩展维度 + image_x = np.expand_dims(img, axis=0) + image_x = np.array(image_x, dtype='float32').reshape(-1, 1, 48, 48) + image_x = Tensor(image_x, ms.float32) + + # 预测输出 + lable_y = model.predict(image_x) + output_class = np.argmax(lable_y[0]) + emotion = emotion_map[int(output_class)] + cv2.putText(image, emotion, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, + 0.8, (0, 0, 255), 2) + + return emotion + + +def FileImage(img_path, res_path): + abs_path = os.path.abspath(img_path) + image = cv2.imread(abs_path) + emotion = FaceDetect(image) + if not os.path.exists(res_path): + os.makedirs(res_path) + out_name = os.path.basename(img_path) + cv2.imwrite(res_path + '/' + out_name, image) # 保存情绪分类结果 + return emotion + + +def VideoImage(): + cap = cv2.VideoCapture(0) + if not cap.isOpened(): + print("Can not open camera!") + exit() + while True: + # 逐帧捕获 + ret, frame = cap.read() + emotion = FaceDetect(frame) + cv2.imshow("frame", frame) + if cv2.waitKey(1) == ord('q'): + break + cap.release() + cv2.destroyAllWindows() + return emotion + +def get_emotion(mode="video", img_path=None, res_path=None): + """ + 表情识别及分析 + :param mode: 必选参数：”video“ or ”file“ + :param img_path: 待检测的图片路径（若mode=”file“，则必须填入此参数） + :param res_path: 分类结果保存路径（若mode=”file“，则必须填入此参数） + :return: 表情识别结果 + """ + emotion = None + + if mode == "video": + emotion = VideoImage() + elif mode == "file": + emotion = FileImage(img_path, res_path) + else: + print("Error!Please select the correct mode!") + + print("Emotion:",emotion) + # tag = 0 # 登录标记符 + # if emotion == 'Neutral': + # tag = 1 + # print("{}情绪正常，允许登录！".format(emotion)) # 情绪正常，允许登录 + # else: + # print("{}情绪异常，拒绝登录！".format(emotion)) # 情绪异常，拒绝登陆 + # tag = 0 + return emotion + +if __name__ == '__main__': + """表情识别模型测试""" + + import os + + # img_path = os.path.abspath('../input_test/1.jpg') + # res_path = os.path.abspath('../output') + # emotion = get_emotion(mode="file", img_path=img_path, res_path=res_path) + + emotion = get_emotion(mode="video") \ No newline at end of file diff --git a/zerotrust/Emotion Classify/code/nets.py b/zerotrust/Emotion Classify/code/nets.py new file mode 100644 index 00000000..bfa15a5c --- /dev/null +++ b/zerotrust/Emotion Classify/code/nets.py @@ -0,0 +1,92 @@ +# 定义卷积神经网络模型 +import mindspore.nn as nn +from mindspore import context +from mindspore.common.initializer import Normal + + +class VGG(nn.Cell): + """ + 参考VGG思路设计的第一个模型 + 主要注意点是感受野不能太大，以免获得很多噪声信息 + """ + + def __init__(self, num_class=8, num_channel=1): + super(VGG, self).__init__() + self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, stride=1, pad_mode='same') + self.conv2 = nn.Conv2d(32, 32, 3, stride=1, pad_mode='same') + self.conv3 = nn.Conv2d(32, 64, 3, stride=1, pad_mode='same') + self.conv4 = nn.Conv2d(64, 64, 3, stride=1, pad_mode='same') + self.conv5 = nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=1, pad_mode='same') + self.conv6 = nn.Conv2d(128, 128, 3, stride=1, pad_mode='same') + + self.max_pool2d = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=(2, 2)) + self.fc1 = nn.Dense(4608, 1024, activation='relu') + self.fc2 = nn.Dense(1024, 128, activation='relu') + self.fc3 = nn.Dense(128, num_class, activation='softmax') + self.relu = nn.ReLU() + self.flatten = nn.Flatten() + self.dropout = nn.Dropout(keep_prob=0.5) + + def construct(self, x): + # block1 + x = self.relu(self.conv1(x)) + x = self.relu(self.conv2(x)) + x = self.max_pool2d(x) + x = self.dropout(x) + # block2 + x = self.relu(self.conv3(x)) + x = self.relu(self.conv4(x)) + x = self.max_pool2d(x) + x = self.dropout(x) + # block3 + x = self.relu(self.conv5(x)) + x = self.relu(self.conv6(x)) + x = self.max_pool2d(x) + x = self.dropout(x) + # fc + x = self.flatten(x) + x = self.dropout(self.fc1(x)) + x = self.fc2(x) + x = self.fc3(x) + return x + + +class LeNet5(nn.Cell): + """ LeNet5网络结构 """ + + # 定义算子 + def __init__(self, num_class=8, num_channel=1): + super(LeNet5, self).__init__() + # 卷积层 + self.conv1 = nn.Conv2d(num_channel, 6, 5, pad_mode='valid') + self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5, pad_mode='valid') + + # 全连接层 + self.fc1 = nn.Dense(1296, 120, weight_init=Normal(0.02)) + self.fc2 = nn.Dense(120, 84, weight_init=Normal(0.02)) + self.fc3 = nn.Dense(84, num_class, weight_init=Normal(0.02)) + + # 激活函数 + self.relu = nn.ReLU() + + # 最大池化层 + self.max_pool2d = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) + + # 网络展开 + self.flatten = nn.Flatten() + + # 建构网络 + def construct(self, x): + x = self.conv1(x) + x = self.relu(x) + x = self.max_pool2d(x) + x = self.conv2(x) + x = self.relu(x) + x = self.max_pool2d(x) + x = self.flatten(x) + x = self.fc1(x) + x = self.relu(x) + x = self.fc2(x) + x = self.relu(x) + x = self.fc3(x) + return x diff --git a/zerotrust/Emotion Classify/code/train.py b/zerotrust/Emotion Classify/code/train.py new file mode 100644 index 00000000..527ea102 --- /dev/null +++ b/zerotrust/Emotion Classify/code/train.py @@ -0,0 +1,106 @@ +''' +环境配置 +Mindspore ： 1.7 +Python : 3.7 +''' +import mindspore as ms +import mindspore.dataset as ds +import mindspore.dataset.vision.c_transforms as CV +import mindspore.dataset.transforms.c_transforms as C +import mindspore.dataset.vision.utils as mode +from mindspore.train.callback import LossMonitor, TimeMonitor +from mindspore import dtype as mstype +from nets import VGG, LeNet5 + +train_data_path = 'data/train' +test_data_path = 'data/test' +width = 48 +height = 48 +epochs = 80 +batch_size = 32 + + +def CreateData(data_path, Training=True): + ''' + 处理数据集，获取模型输入 + :param data_path: + :param Training: + :return: + ''' + data_set = ds.ImageFolderDataset(data_path, num_parallel_workers=8, shuffle=True) + + # 定义数据增强算子 + if Training: + trans = [ + CV.Decode(rgb=True), + CV.ConvertColor(mode.ConvertMode.COLOR_RGB2GRAY), + CV.RandomResizedCrop(size=(48, 48), scale=(0.8, 1.0), ratio=(3. / 4., 4. / 3.)), + CV.Rescale(rescale=(1.0 / 255.0), shift=0.01), + CV.RandomHorizontalFlip(prob=0.8), + lambda x: x.reshape(48, 48, 1), + CV.HWC2CHW() + ] + else: + trans = [ + CV.Decode(rgb=True), + CV.ConvertColor(mode.ConvertMode.COLOR_RGB2GRAY), + CV.Equalize(), + CV.Resize((width, height)), + lambda x: x.reshape(48, 48, 1) / 255.0, + C.TypeCast(mstype.float32), + CV.HWC2CHW() + ] + type_cast_op = C.TypeCast(mstype.int32) + + data_set = data_set.map(operations=trans, input_columns="image", num_parallel_workers=8) + data_set = data_set.map(operations=type_cast_op, input_columns=["label"]) + data_set = data_set.batch(batch_size, drop_remainder=True) + data_set = data_set.repeat(3) + return data_set + +def TrainModel(net): + ''' + 训练网络模型 + :param net:网络结构 + :return: + ''' + from mindspore.nn import SoftmaxCrossEntropyWithLogits + from mindspore.nn import SGD, Momentum + from mindspore import Model # 承载网络结构 + from mindspore.nn.metrics import Accuracy # 测试模型用 + + # 损失函数 + net_loss = SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean') + + # 优化器 + lr = 0.01 + momentum = 0.9 + net_opt = SGD(net.trainable_params(), lr, momentum) + + # 模型 + model = Model(net, net_loss, net_opt, metrics={'accuracy': Accuracy()}) + return model + +if __name__ == '__main__': + + # 网络 + net = LeNet5() + + # 回调函数 + callbacks = [ + TimeMonitor(), + LossMonitor(), + ] + model = TrainModel(net) + data_train = CreateData(train_data_path, Training=True) + data_test = CreateData(test_data_path, Training=False) + + print('--------------Start Training--------------') + model.train(epochs, data_train, callbacks=callbacks) + print('--------------Finished--------------') + acc = model.eval(data_test) # 测试网络 {'accuracy': 0.6760463800904978} + print('The accuracy of the test dataset is {}'.format(acc)) + ms.save_checkpoint(model, "model_saved/LeNet5.ckpt") + + + diff --git a/zerotrust/Emotion Classify/haarcascade_frontalface_default.xml b/zerotrust/Emotion Classify/haarcascade_frontalface_default.xml new file mode 100644 index 00000000..cbd1aa89 --- /dev/null +++ b/zerotrust/Emotion Classify/haarcascade_frontalface_default.xml @@ -0,0 +1,33314 @@ + + + +BOOST + HAAR + 24 + 24 + + 211 + + 0 + 25 + + <_> + 9 + -5.0425500869750977e+00 + + <_> + + 0 -1 0 -3.1511999666690826e-02 + + 2.0875380039215088e+00 -2.2172100543975830e+00 + <_> + + 0 -1 1 1.2396000325679779e-02 + + -1.8633940219879150e+00 1.3272049427032471e+00 + <_> + + 0 -1 2 2.1927999332547188e-02 + + -1.5105249881744385e+00 1.0625729560852051e+00 + <_> + + 0 -1 3 5.7529998011887074e-03 + + -8.7463897466659546e-01 1.1760339736938477e+00 + <_> + + 0 -1 4 1.5014000236988068e-02 + + -7.7945697307586670e-01 1.2608419656753540e+00 + <_> + + 0 -1 5 9.9371001124382019e-02 + + 5.5751299858093262e-01 -1.8743000030517578e+00 + <_> + + 0 -1 6 2.7340000960975885e-03 + + -1.6911929845809937e+00 4.4009700417518616e-01 + <_> + + 0 -1 7 -1.8859000876545906e-02 + + -1.4769539833068848e+00 4.4350099563598633e-01 + <_> + + 0 -1 8 5.9739998541772366e-03 + + -8.5909199714660645e-01 8.5255599021911621e-01 + <_> + 16 + -4.9842400550842285e+00 + + <_> + + 0 -1 9 -2.1110000088810921e-02 + + 1.2435649633407593e+00 -1.5713009834289551e+00 + <_> + + 0 -1 10 2.0355999469757080e-02 + + -1.6204780340194702e+00 1.1817760467529297e+00 + <_> + + 0 -1 11 2.1308999508619308e-02 + + -1.9415930509567261e+00 7.0069098472595215e-01 + <_> + + 0 -1 12 9.1660000383853912e-02 + + -5.5670100450515747e-01 1.7284419536590576e+00 + <_> + + 0 -1 13 3.6288000643253326e-02 + + 2.6763799786567688e-01 -2.1831810474395752e+00 + <_> + + 0 -1 14 -1.9109999760985374e-02 + + -2.6730210781097412e+00 4.5670801401138306e-01 + <_> + + 0 -1 15 8.2539999857544899e-03 + + -1.0852910280227661e+00 5.3564202785491943e-01 + <_> + + 0 -1 16 1.8355000764131546e-02 + + -3.5200199484825134e-01 9.3339198827743530e-01 + <_> + + 0 -1 17 -7.0569999516010284e-03 + + 9.2782098054885864e-01 -6.6349899768829346e-01 + <_> + + 0 -1 18 -9.8770000040531158e-03 + + 1.1577470302581787e+00 -2.9774799942970276e-01 + <_> + + 0 -1 19 1.5814000740647316e-02 + + -4.1960600018501282e-01 1.3576040267944336e+00 + <_> + + 0 -1 20 -2.0700000226497650e-02 + + 1.4590020179748535e+00 -1.9739399850368500e-01 + <_> + + 0 -1 21 -1.3760800659656525e-01 + + 1.1186759471893311e+00 -5.2915501594543457e-01 + <_> + + 0 -1 22 1.4318999834358692e-02 + + -3.5127198696136475e-01 1.1440860033035278e+00 + <_> + + 0 -1 23 1.0253000073134899e-02 + + -6.0850602388381958e-01 7.7098500728607178e-01 + <_> + + 0 -1 24 9.1508001089096069e-02 + + 3.8817799091339111e-01 -1.5122940540313721e+00 + <_> + 27 + -4.6551899909973145e+00 + + <_> + + 0 -1 25 6.9747000932693481e-02 + + -1.0130879878997803e+00 1.4687349796295166e+00 + <_> + + 0 -1 26 3.1502999365329742e-02 + + -1.6463639736175537e+00 1.0000629425048828e+00 + <_> + + 0 -1 27 1.4260999858379364e-02 + + 4.6480301022529602e-01 -1.5959889888763428e+00 + <_> + + 0 -1 28 1.4453000389039516e-02 + + -6.5511900186538696e-01 8.3021801710128784e-01 + <_> + + 0 -1 29 -3.0509999487549067e-03 + + -1.3982310295104980e+00 4.2550599575042725e-01 + <_> + + 0 -1 30 3.2722998410463333e-02 + + -5.0702601671218872e-01 1.0526109933853149e+00 + <_> + + 0 -1 31 -7.2960001416504383e-03 + + 3.6356899142265320e-01 -1.3464889526367188e+00 + <_> + + 0 -1 32 5.0425000488758087e-02 + + -3.0461400747299194e-01 1.4504129886627197e+00 + <_> + + 0 -1 33 4.6879000961780548e-02 + + -4.0286201238632202e-01 1.2145609855651855e+00 + <_> + + 0 -1 34 -6.9358997046947479e-02 + + 1.0539360046386719e+00 -4.5719701051712036e-01 + <_> + + 0 -1 35 -4.9033999443054199e-02 + + -1.6253089904785156e+00 1.5378999710083008e-01 + <_> + + 0 -1 36 8.4827996790409088e-02 + + 2.8402999043464661e-01 -1.5662059783935547e+00 + <_> + + 0 -1 37 -1.7229999648407102e-03 + + -1.0147459506988525e+00 2.3294800519943237e-01 + <_> + + 0 -1 38 1.1562199890613556e-01 + + -1.6732899844646454e-01 1.2804069519042969e+00 + <_> + + 0 -1 39 -5.1279999315738678e-02 + + 1.5162390470504761e+00 -3.0271100997924805e-01 + <_> + + 0 -1 40 -4.2706999927759171e-02 + + 1.7631920576095581e+00 -5.1832001656293869e-02 + <_> + + 0 -1 41 3.7178099155426025e-01 + + -3.1389200687408447e-01 1.5357979536056519e+00 + <_> + + 0 -1 42 1.9412999972701073e-02 + + -1.0017599910497665e-01 9.3655401468276978e-01 + <_> + + 0 -1 43 1.7439000308513641e-02 + + -4.0379899740219116e-01 9.6293002367019653e-01 + <_> + + 0 -1 44 3.9638999849557877e-02 + + 1.7039099335670471e-01 -2.9602990150451660e+00 + <_> + + 0 -1 45 -9.1469995677471161e-03 + + 8.8786798715591431e-01 -4.3818700313568115e-01 + <_> + + 0 -1 46 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