Tensorflow入门教程(二十九)人脸表情识别(上)人脸表情数据集-fer2013

------韦访 20181102

1、概述

好久没更新tensorflow的教程了，这这段时间一直在学习机器学习的基础，但是如果想去找工作，没有一点实际的应用可能就没那么容易聊了，所以，做一下人脸表情识别的例子，其实我最终的目的是想做一个疲劳检测的例子，这里就先练练手，看看性能如何。标题有点长有点拗口，其实不应该加上“人脸表情数据集-fer2013”这几个字的，但是我发现在别人的博客里，有网友想跟博主要将图片解析以后的数据集，博主好像没回复，所以，我最后会上传解析后的数据集的，供不熟悉Python的网友下载。

2、fer2013人脸表情数据集简介

Fer2013人脸表情数据集由35886张人脸表情图片组成，其中，测试图（Training）28708张，公共验证图（PublicTest）和私有验证图（PrivateTest）各3589张，每张图片是由大小固定为48×48的灰度图像组成，共有7种表情，分别对应于数字标签0-6，具体表情对应的标签和中英文如下：0 anger 生气； 1 disgust 厌恶； 2 fear 恐惧； 3 happy 开心； 4 sad 伤心；5 surprised 惊讶； 6 normal 中性。

但是，数据集并没有直接给出图片，而是将表情、图片数据、用途的数据保存到csv文件中，如下图所示，

Tensorflow入门教程(二十九)人脸表情识别(上)人脸表情数据集-fer2013

如上图所示，第一张图是csv文件的开头，第一行是表头，说明每列数据的含义，第一列表示表情标签，第二列即为图片数据，这里是原始的图片数据，最后一列为用途。

3、将表情图片提取出来

知道数据结构以后，就好办了，使用pandas解析csv文件，(pandas的简单用法可以查看这篇博客：https://blog.****.net/rookie_wei/article/details/82974277 )，再将原始图片数据保存为jpg文件，并根据用途和标签标签进行分类，分别保存到对应文件夹下，代码比较简单，并且做了详细备注，直接给完整代码如下，

#encoding:utf-8
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.misc as sm
import os

emotions = {
    '0':'anger', #生气
    '1':'disgust', #厌恶
    '2':'fear', #恐惧
    '3':'happy', #开心
    '4':'sad', #伤心
    '5':'surprised', #惊讶
    '6':'normal', #中性
}

#创建文件夹
def createDir(dir):
    if os.path.exists(dir) is False:
        os.makedirs(dir)

def saveImageFromFer2013(file):


    #读取csv文件
    faces_data = pd.read_csv(file)
    imageCount = 0
    #遍历csv文件内容，并将图片数据按分类保存
    for index in range(len(faces_data)):
        #解析每一行csv文件内容
        emotion_data = faces_data.loc[index][0]
        image_data = faces_data.loc[index][1]
        usage_data = faces_data.loc[index][2]
        #将图片数据转换成48*48
        data_array = list(map(float, image_data.split()))
        data_array = np.asarray(data_array)
        image = data_array.reshape(48, 48)

        #选择分类，并创建文件名
        dirName = usage_data
        emotionName = emotions[str(emotion_data)]

        #图片要保存的文件夹
        imagePath = os.path.join(dirName, emotionName)

        # 创建“用途文件夹”和“表情”文件夹
        createDir(dirName)
        createDir(imagePath)

        #图片文件名
        imageName = os.path.join(imagePath, str(index) + '.jpg')

        sm.toimage(image).save(imageName)
        imageCount = index
    print('总共有' + str(imageCount) + '张图片')


if __name__ == '__main__':
    saveImageFromFer2013('fer2013.csv')

运行结果，

Tensorflow入门教程(二十九)人脸表情识别(上)人脸表情数据集-fer2013