
如何在Java、Python、GO程序中使用AI人脸识别API接口
基于人工智能的面部情绪识别API在很多场景都得到了应用,在人们情绪化消费、兴趣化消费的当下,如何察言观色,洞察用户真实的心理活动非常必要,对于大多数的人来说,这事非常有挑战,好在以ChatGPT为代表的大语言模型涌现出了‘初级智慧’,叠加行业数据训练之后,在理解人类情绪也有着出色的表现。幂简集成开放API平台整理了一批AI大模型API、情绪分析API接口供大家使用。
如果开发者不想直接用开放API接口来实现 面部情绪识别 功能,希望自己用Python开发语言定制一个达到同样功能的 面部情绪识别 的简单代码,可以尝试以下步骤。
python -m venv emotion_recognition_env source emotion_recognition_env/bin/activate
pip install numpy opencv-python tensorflow keras
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
这里有一个简单的示例来帮助你开始:
import cv2
from keras.applications.fer2013_mini import FER2013Mini, preprocess_input
from keras.preprocessing import image
import numpy as np
# 加载模型
model = FER2013Mini()
# 加载图像
img_path = 'path_to_your_image.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(48, 48))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)
# 预测情绪
preds = model.predict(x)
print('预测情绪:', np.argmax(preds[0]))
# 加载面部检测模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 读取图像
img = cv2.imread(img_path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测面部
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
roi = roi_gray.copy()
roi = cv2.resize(roi, (48, 48))
roi = preprocess_input(roi)
roi = np.expand_dims(roi, axis=0)
preds = model.predict(roi)
cv2.putText(img, 'Emotion: ' + str(np.argmax(preds[0])), (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (36,255,12), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('Emotion Recognition', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
本案例只是用来学习,并无实际的商业应用价值,请开发者在幂简集成 的 API Hub上搜索’情绪识别’,直接使用这些成熟的商业api,例如: