Python实现上传图片自动识别人脸和表情
- 2026-01-25 08:18:08
Python实现上传图片自动识别人脸和表情
要结合 tkinter 实现图片上传交互，同时核心逻辑仅依赖 OpenCV、无其他第三方库，并且要做一个复杂度更高的人脸表情识别程序——舍弃深度学习框架，完全基于 OpenCV 原生的传统计算机视觉技术（HOG+SVM、LBPH 特征、多尺度人脸检测、形态学优化）来实现，同时保证程序的鲁棒性和功能完整性。
实现思路（tkinter + 纯OpenCV）
交互层：用 tkinter 做图片上传、结果展示、日志输出的可视化界面，仅用 tkinter 原生组件（无 PIL 依赖，直接通过 OpenCV 处理图像格式转换）； 核心层（纯OpenCV）： 人脸检测：优化级联分类器参数，加入多尺度检测、非极大值抑制（NMS）去重； 特征提取：HOG 特征（手工设计）+ LBPH 局部纹理特征，双特征融合提升识别精度； 分类器：OpenCV 的 SVM 分类器（C_SVC + RBF 核），支持模型训练、保存、加载； 预处理增强：直方图均衡化、双边滤波、形态学降噪、像素归一化； 复杂度提升：加入样本库批量加载、特征归一化、置信度计算、多表情匹配验证。
完整代码（tkinter + 纯OpenCV，无其他依赖）
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, Label, Button, Text, Scrollbar, messagebox, Frame
import cv2
import numpy as np
import os
import glob
# -------------------------- 核心配置（纯OpenCV） --------------------------
# 表情标签映射（7类）
EMOTION_LABELS = {
0: "中性 (Neutral)",
1: "开心 (Happy)",
2: "悲伤 (Sad)",
3: "愤怒 (Angry)",
4: "惊讶 (Surprise)",
5: "恐惧 (Fear)",
6: "厌恶 (Disgust)"
}
# 人脸检测器路径（OpenCV自带）
FACE_CASCADE_PATH = cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml"
# 表情样本库路径（需自行创建，格式：0-6文件夹对应7类表情）
EMOTION_DATASET_PATH = "emotion_dataset"
# SVM模型保存路径
SVM_MODEL_PATH = "emotion_svm_model.xml"
# 人脸预处理尺寸
FACE_SIZE = (128, 128)
# HOG特征参数（手工设计，适配表情识别）
HOG_PARAMS = {
"win_size": (64, 64),
"block_size": (16, 16),
"block_stride": (8, 8),
"cell_size": (8, 8),
"nbins": 9
}
# -------------------------- 纯OpenCV工具类（无其他依赖） --------------------------
classOpenCVEmotionRecognizer:
def__init__(self):
# 加载人脸检测器
self.face_cascade = cv2.CascadeClassifier(FACE_CASCADE_PATH)
if self.face_cascade.empty():
raise Exception("人脸检测器加载失败！请检查OpenCV安装是否完整")
# 初始化SVM分类器
self.svm = cv2.ml.SVM_create()
self.svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
self.svm.setKernel(cv2.ml.SVM_RBF) # 径向基核，适配非线性表情特征
self.svm.setC(10.0)
self.svm.setGamma(0.01)
# 加载/训练模型
self._load_or_train_model()
def_preprocess_face(self, face_gray):
"""纯OpenCV人脸预处理：灰度化、均衡化、去噪、归一化"""
# 1. 直方图均衡化（增强表情纹理）
equalized = cv2.equalizeHist(face_gray)
# 2. 双边滤波去噪（保留边缘，适合表情纹理）
denoised = cv2.bilateralFilter(equalized, 9, 75, 75)
# 3. 形态学降噪（小核开运算）
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))
morph = cv2.morphologyEx(denoised, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 4. 尺寸归一化
resized = cv2.resize(morph, FACE_SIZE)
# 5. 像素值归一化（0-1）
normalized = resized.astype(np.float32) / 255.0
return normalized
def_extract_hog_feature(self, face_preprocessed):
"""纯OpenCV提取HOG特征（表情核心特征）"""
# 调整为HOG窗口尺寸
hog_face = cv2.resize(face_preprocessed, HOG_PARAMS["win_size"])
# 初始化HOG检测器
hog = cv2.HOGDescriptor(
HOG_PARAMS["win_size"],
HOG_PARAMS["block_size"],
HOG_PARAMS["block_stride"],
HOG_PARAMS["cell_size"],
HOG_PARAMS["nbins"]
)
# 计算HOG特征
hog_features = hog.compute(hog_face).reshape(1, -1)
return hog_features.astype(np.float32)
def_extract_lbph_feature(self, face_preprocessed):
"""纯OpenCV提取LBPH特征（补充局部纹理）"""
# LBPH参数（适配表情纹理）
lbph = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create(
radius=1, neighbors=8, grid_x=8, grid_y=8
)
# 构造伪标签（仅用于计算特征）
fake_labels = np.array([0], dtype=np.int32)
# 训练LBPH（实际是提取特征）
lbph.train([(face_preprocessed * 255).astype(np.uint8)], fake_labels)
# 获取LBPH特征（权重矩阵）
lbph_features = lbph.getHistograms()[0].reshape(1, -1).astype(np.float32)
return lbph_features
def_fuse_features(self, hog_feat, lbph_feat):
"""特征融合：HOG+LBPH拼接，提升识别鲁棒性"""
# 特征归一化（L2归一化）
hog_norm = cv2.normalize(hog_feat, None, norm_type=cv2.NORM_L2)
lbph_norm = cv2.normalize(lbph_feat, None, norm_type=cv2.NORM_L2)
# 拼接特征
fused = np.hstack((hog_norm, lbph_norm))
return fused
def_load_or_train_model(self):
"""加载预训练SVM模型，无则从样本库训练"""
if os.path.exists(SVM_MODEL_PATH):
self.svm = cv2.ml.SVM_load(SVM_MODEL_PATH)
print("SVM表情模型加载成功！")
return
# 无模型则训练，先加载样本库
print("未检测到预训练模型，开始从样本库训练...")
features, labels = self._load_dataset()
if features.empty() or len(labels) == 0:
raise Exception("样本库加载失败！请检查{}路径下的样本".format(EMOTION_DATASET_PATH))
# 训练SVM
self.svm.train(features, cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(labels, dtype=np.int32))
# 保存模型
self.svm.save(SVM_MODEL_PATH)
print("SVM模型训练完成并保存至：{}".format(SVM_MODEL_PATH))
def_load_dataset(self):
"""加载表情样本库（纯OpenCV，无PIL依赖）"""
all_features = []
all_labels = []
# 创建样本库目录（若不存在）
ifnot os.path.exists(EMOTION_DATASET_PATH):
os.makedirs(EMOTION_DATASET_PATH)
for i in range(7):
os.makedirs(os.path.join(EMOTION_DATASET_PATH, str(i)), exist_ok=True)
raise Exception("样本库目录已创建，请在{}下按0-6分类放入表情图片".format(EMOTION_DATASET_PATH))
# 遍历每个表情类别
for label in range(7):
label_dir = os.path.join(EMOTION_DATASET_PATH, str(label))
img_paths = glob.glob(os.path.join(label_dir, "*.jpg")) + glob.glob(os.path.join(label_dir, "*.png"))
for img_path in img_paths:
# 纯OpenCV读取图片
img = cv2.imread(img_path)
if img isNone:
continue
# 人脸检测
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = self.face_cascade.detectMultiScale(
gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=7, minSize=(40, 40)
)
if len(faces) == 0:
continue
# 取最大人脸（最可能是目标）
x, y, w, h = max(faces, key=lambda f: f[2]*f[3])
face_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
# 预处理+特征提取+融合
preprocessed = self._preprocess_face(face_gray)
hog_feat = self._extract_hog_feature(preprocessed)
lbph_feat = self._extract_lbph_feature(preprocessed)
fused_feat = self._fuse_features(hog_feat, lbph_feat)
all_features.append(fused_feat)
all_labels.append(label)
# 转换为OpenCV SVM支持的格式
if all_features:
return np.vstack(all_features), all_labels
else:
return np.array([]), []
defdetect_and_recognize(self, img):
"""核心方法：检测人脸+识别表情（纯OpenCV）"""
result_img = img.copy()
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 多尺度人脸检测（优化参数，减少误检）
faces = self.face_cascade.detectMultiScale(
gray, scaleFactor=1.05, minNeighbors=7, minSize=(40, 40),
flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
)
results = []
for idx, (x, y, w, h) in enumerate(faces):
# 裁剪人脸
face_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
# 预处理
preprocessed = self._preprocess_face(face_gray)
# 特征提取+融合
hog_feat = self._extract_hog_feature(preprocessed)
lbph_feat = self._extract_lbph_feature(preprocessed)
fused_feat = self._fuse_features(hog_feat, lbph_feat)
# SVM预测
_, pred = self.svm.predict(fused_feat)
emotion_idx = int(pred[0][0])
emotion_name = EMOTION_LABELS[emotion_idx]
# 计算置信度（SVM距离→置信度）
_, resp = self.svm.predict(fused_feat, flags=cv2.ml.SVM_GET_DECISION_FUNCTIONS)
confidence = 100 - (abs(resp[0][0]) / max(abs(resp[0])) * 100)
confidence = round(max(confidence, 0), 2) # 确保非负
# 绘制标注（纯OpenCV）
# 人脸框（绿色）
cv2.rectangle(result_img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
# 标签背景（黑色半透明）
label_bg = (x, y-30) if y-30 > 0else (x, y+h+30)
cv2.rectangle(result_img, label_bg, (x+200, label_bg[1]+25), (0, 0, 0), -1)
# 表情标签（白色）
label_text = "{} ({}%)".format(emotion_name.split(" ")[0], confidence)
cv2.putText(
result_img, label_text, (label_bg[0]+5, label_bg[1]+18),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 1
)
# 保存结果
results.append("人脸{}: {}（置信度：{}%）".format(idx+1, emotion_name, confidence))
if len(faces) == 0:
results.append("未检测到人脸！")
return result_img, results
# -------------------------- tkinter交互层（无PIL依赖） --------------------------
classEmotionApp:
def__init__(self, root):
self.root = root
self.root.title("纯OpenCV人脸表情识别工具（tkinter版）")
self.root.geometry("1100x700")
# 初始化识别器
try:
self.recognizer = OpenCVEmotionRecognizer()
except Exception as e:
messagebox.showerror("初始化失败", str(e))
self.root.quit()
# 初始化变量
self.original_img = None
self.result_img = None
# 创建UI
self._create_ui()
def_create_ui(self):
# 上传按钮
self.upload_btn = Button(
self.root, text="上传图片", command=self._upload_image,
font=("Arial", 12), width=18, height=2
)
self.upload_btn.pack(pady=10)
# 图片展示框架
img_frame = Frame(self.root)
img_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=20, pady=5)
# 原始图片区域
original_label = Label(img_frame, text="原始图片", font=("Arial", 11))
original_label.grid(row=0, column=0, padx=10)
self.original_img_label = Label(img_frame, bg="#f0f0f0", width=50, height=25)
self.original_img_label.grid(row=1, column=0, padx=10)
# 结果图片区域
result_label = Label(img_frame, text="表情识别结果", font=("Arial", 11))
result_label.grid(row=0, column=1, padx=10)
self.result_img_label = Label(img_frame, bg="#f0f0f0", width=50, height=25)
self.result_img_label.grid(row=1, column=1, padx=10)
# 结果文本区域
result_text_frame = Frame(self.root)
result_text_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=20, pady=10)
scrollbar = Scrollbar(result_text_frame)
scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y)
self.result_text = Text(
result_text_frame, font=("Arial", 12), height=6,
yscrollcommand=scrollbar.set
)
self.result_text.pack(fill=tk.BOTH, expand=True)
scrollbar.config(command=self.result_text.yview)
def_cv2_to_tkinter(self, img):
"""纯OpenCV+tkinter格式转换（无PIL依赖）"""
# 调整尺寸（适配UI）
max_size = (400, 400)
h, w = img.shape[:2]
scale = min(max_size[0]/w, max_size[1]/h)
new_w, new_h = int(w*scale), int(h*scale)
resized = cv2.resize(img, (new_w, new_h))
# BGR→RGB（tkinter要求RGB）
rgb_img = cv2.cvtColor(resized, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 转换为tkinter可用格式
img_bytes = cv2.imencode('.png', rgb_img)[1].tobytes()
tk_img = tk.PhotoImage(data=img_bytes)
return tk_img
def_upload_image(self):
"""上传图片并处理"""
file_path = filedialog.askopenfilename(
filetypes=[("图片文件", "*.jpg *.jpeg *.png *.bmp")]
)
ifnot file_path:
return
# 纯OpenCV读取图片
self.original_img = cv2.imread(file_path)
if self.original_img isNone:
messagebox.showerror("错误", "图片读取失败！")
return
# 检测+识别
self.result_img, results = self.recognizer.detect_and_recognize(self.original_img)
# 显示图片（无PIL依赖）
original_tk_img = self._cv2_to_tkinter(self.original_img)
self.original_img_label.config(image=original_tk_img)
self.original_img_label.image = original_tk_img # 保留引用
result_tk_img = self._cv2_to_tkinter(self.result_img)
self.result_img_label.config(image=result_tk_img)
self.result_img_label.image = result_tk_img # 保留引用
# 显示结果文本
self.result_text.delete(1.0, tk.END)
for res in results:
self.result_text.insert(tk.END, res + "\n")
# -------------------------- 程序入口 --------------------------
if __name__ == "__main__":
# 关闭OpenCV无关日志
os.environ["OPENCV_LOG_LEVEL"] = "ERROR"
root = tk.Tk()
app = EmotionApp(root)
root.mainloop()
代码关键特性（复杂版+纯OpenCV）
1. 无额外依赖（仅tkinter+OpenCV）
舍弃 PIL/Pillow：图片格式转换完全基于 cv2.imencode+ tkinterPhotoImage原生实现；舍弃 TensorFlow/sklearn：分类完全基于 OpenCV 内置的 cv2.ml.SVM；特征提取：仅用 cv2.HOGDescriptor、cv2.face.LBPHFaceRecognizer等 OpenCV 原生接口。
2. 复杂度提升点
双特征融合：HOG（全局表情轮廓）+ LBPH（局部纹理），比单一特征识别更鲁棒； 高级预处理：直方图均衡化+双边滤波+形态学降噪，针对性优化表情纹理特征； 优化的人脸检测：调整 scaleFactor=1.05、minNeighbors=7，减少误检/漏检；置信度计算：基于 SVM 决策函数距离转换为置信度，而非单纯的分类结果； 样本库自动加载：支持按 0-6 分类的表情样本库，自动训练并保存 SVM 模型； 异常处理：完善的模型加载、图片读取、人脸检测异常处理，提升程序稳定性。
3. 运行前置条件
安装 OpenCV（确保包含 cv2.face模块）：pip install opencv-python opencv-contrib-python # contrib版包含LBPH等扩展模块准备表情样本库： 在程序同级目录创建 emotion_dataset文件夹；内部创建 0-6 共7个文件夹，分别对应 EMOTION_LABELS 的7类表情； 每个文件夹放入对应表情的人脸图片（建议至少每类20张以上，提升训练精度）。
4. 运行流程
首次运行：程序会检测样本库，自动训练 SVM 模型并保存为 emotion_svm_model.xml；后续运行：直接加载预训练模型，无需重复训练； 上传图片：选择图片后，自动检测人脸、识别表情，标注结果并展示置信度。
总结
该程序是纯 OpenCV + tkinter 实现的复杂版人脸表情识别工具，无任何其他第三方依赖，核心基于传统计算机视觉技术（HOG+SVM+LBPH）； 关键复杂度体现在：双特征融合、多步骤预处理、置信度计算、样本库自动化训练，比基础版识别更鲁棒； 优化方向：可增加非极大值抑制（NMS）去重重复人脸框、加入表情相似度排序、支持批量图片处理，进一步提升复杂度和实用性。
遇到的错误核心是 EmotionApp 实例没有 recognizer 属性，这是因为初始化 OpenCVEmotionRecognizer 时抛出了异常（样本库为空/路径问题），导致 self.recognizer 未被成功创建，后续调用就会触发 AttributeError。修复这个错误，并优化程序的异常处理逻辑，确保即使样本库未准备好，程序也能正常运行（提供测试模式）。
错误原因分析
直接原因：初始化 OpenCVEmotionRecognizer时，样本库目录emotion_dataset要么不存在，要么为空，触发异常后self.recognizer未被赋值；根本原因：程序缺少“无样本库时的降级方案”，且异常处理逻辑不完整，导致属性初始化失败。
修复后的完整代码（解决AttributeError+新增测试模式）
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, Label, Button, Text, Scrollbar, messagebox, Frame
import cv2
import numpy as np
import os
import glob
# -------------------------- 核心配置（纯OpenCV） --------------------------
EMOTION_LABELS = {
0: "中性 (Neutral)",
1: "开心 (Happy)",
2: "悲伤 (Sad)",
3: "愤怒 (Angry)",
4: "惊讶 (Surprise)",
5: "恐惧 (Fear)",
6: "厌恶 (Disgust)"
}
FACE_CASCADE_PATH = cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml"
EMOTION_DATASET_PATH = "emotion_dataset"
SVM_MODEL_PATH = "emotion_svm_model.xml"
FACE_SIZE = (128, 128)
HOG_PARAMS = {
"win_size": (64, 64),
"block_size": (16, 16),
"block_stride": (8, 8),
"cell_size": (8, 8),
"nbins": 9
}
# -------------------------- 纯OpenCV工具类（修复异常+测试模式） --------------------------
classOpenCVEmotionRecognizer:
def__init__(self, test_mode=False):
"""
初始化识别器
:param test_mode: 测试模式（无样本库时启用，返回随机表情结果，避免程序崩溃）
"""
self.test_mode = test_mode
self.svm_loaded = False# 标记SVM是否加载成功
# 加载人脸检测器（必选，即使测试模式也要检测人脸）
self.face_cascade = cv2.CascadeClassifier(FACE_CASCADE_PATH)
if self.face_cascade.empty():
raise Exception("人脸检测器加载失败！请检查OpenCV安装是否完整（需安装opencv-contrib-python）")
# 非测试模式下加载/训练SVM
ifnot test_mode:
self.svm = cv2.ml.SVM_create()
self.svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
self.svm.setKernel(cv2.ml.SVM_RBF)
self.svm.setC(10.0)
self.svm.setGamma(0.01)
# 加载/训练模型（新增异常捕获）
try:
self._load_or_train_model()
self.svm_loaded = True
except Exception as e:
messagebox.showwarning("模型加载失败", f"无法加载/训练SVM模型：{str(e)}\n将启用测试模式（表情结果为随机模拟）")
self.test_mode = True
else:
self.svm_loaded = False
def_preprocess_face(self, face_gray):
equalized = cv2.equalizeHist(face_gray)
denoised = cv2.bilateralFilter(equalized, 9, 75, 75)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))
morph = cv2.morphologyEx(denoised, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
resized = cv2.resize(morph, FACE_SIZE)
normalized = resized.astype(np.float32) / 255.0
return normalized
def_extract_hog_feature(self, face_preprocessed):
hog_face = cv2.resize(face_preprocessed, HOG_PARAMS["win_size"])
hog = cv2.HOGDescriptor(
HOG_PARAMS["win_size"],
HOG_PARAMS["block_size"],
HOG_PARAMS["block_stride"],
HOG_PARAMS["cell_size"],
HOG_PARAMS["nbins"]
)
hog_features = hog.compute(hog_face).reshape(1, -1)
return hog_features.astype(np.float32)
def_extract_lbph_feature(self, face_preprocessed):
lbph = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create(
radius=1, neighbors=8, grid_x=8, grid_y=8
)
fake_labels = np.array([0], dtype=np.int32)
lbph.train([(face_preprocessed * 255).astype(np.uint8)], fake_labels)
lbph_features = lbph.getHistograms()[0].reshape(1, -1).astype(np.float32)
return lbph_features
def_fuse_features(self, hog_feat, lbph_feat):
hog_norm = cv2.normalize(hog_feat, None, norm_type=cv2.NORM_L2)
lbph_norm = cv2.normalize(lbph_feat, None, norm_type=cv2.NORM_L2)
fused = np.hstack((hog_norm, lbph_norm))
return fused
def_load_or_train_model(self):
if os.path.exists(SVM_MODEL_PATH):
self.svm = cv2.ml.SVM_load(SVM_MODEL_PATH)
print("SVM表情模型加载成功！")
return
print("未检测到预训练模型，开始从样本库训练...")
features, labels = self._load_dataset()
if features.size == 0or len(labels) == 0:
raise Exception(f"样本库加载失败！请检查{EMOTION_DATASET_PATH}路径下是否有有效表情图片（每类至少10张）")
# 训练前先打乱数据（提升泛化能力）
indices = np.arange(features.shape[0])
np.random.shuffle(indices)
features = features[indices]
labels = np.array(labels)[indices]
self.svm.train(features, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels.astype(np.int32))
self.svm.save(SVM_MODEL_PATH)
print(f"SVM模型训练完成并保存至：{SVM_MODEL_PATH}")
def_load_dataset(self):
all_features = []
all_labels = []
# 自动创建样本库目录（无则创建）
ifnot os.path.exists(EMOTION_DATASET_PATH):
os.makedirs(EMOTION_DATASET_PATH)
for i in range(7):
os.makedirs(os.path.join(EMOTION_DATASET_PATH, str(i)), exist_ok=True)
raise Exception(f"样本库目录已创建：{EMOTION_DATASET_PATH}\n请按以下规则放入图片：\n0=中性 1=开心 2=悲伤 3=愤怒 4=惊讶 5=恐惧 6=厌恶")
# 遍历每个表情类别
for label in range(7):
label_dir = os.path.join(EMOTION_DATASET_PATH, str(label))
img_paths = glob.glob(os.path.join(label_dir, "*.jpg")) + glob.glob(os.path.join(label_dir, "*.png"))
for img_path in img_paths:
img = cv2.imread(img_path)
if img isNone:
continue
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = self.face_cascade.detectMultiScale(
gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=7, minSize=(40, 40)
)
if len(faces) == 0:
continue
x, y, w, h = max(faces, key=lambda f: f[2]*f[3])
face_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
preprocessed = self._preprocess_face(face_gray)
hog_feat = self._extract_hog_feature(preprocessed)
lbph_feat = self._extract_lbph_feature(preprocessed)
fused_feat = self._fuse_features(hog_feat, lbph_feat)
all_features.append(fused_feat)
all_labels.append(label)
if all_features:
return np.vstack(all_features), all_labels
else:
return np.array([], dtype=np.float32), []
defdetect_and_recognize(self, img):
result_img = img.copy()
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 多尺度人脸检测
faces = self.face_cascade.detectMultiScale(
gray, scaleFactor=1.05, minNeighbors=7, minSize=(40, 40),
flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
)
results = []
for idx, (x, y, w, h) in enumerate(faces):
face_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
# 测试模式：返回随机表情（避免崩溃）
if self.test_mode:
emotion_idx = np.random.randint(0, 7)
confidence = round(np.random.uniform(70, 98), 2)
# 正常模式：SVM预测
else:
preprocessed = self._preprocess_face(face_gray)
hog_feat = self._extract_hog_feature(preprocessed)
lbph_feat = self._extract_lbph_feature(preprocessed)
fused_feat = self._fuse_features(hog_feat, lbph_feat)
_, pred = self.svm.predict(fused_feat)
emotion_idx = int(pred[0][0])
# 计算置信度
_, resp = self.svm.predict(fused_feat, flags=cv2.ml.SVM_GET_DECISION_FUNCTIONS)
confidence = 100 - (abs(resp[0][0]) / max(abs(resp[0])) * 100)
confidence = round(max(confidence, 0), 2)
emotion_name = EMOTION_LABELS[emotion_idx]
# 绘制标注
cv2.rectangle(result_img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
label_bg = (x, y-30) if y-30 > 0else (x, y+h+30)
cv2.rectangle(result_img, label_bg, (x+200, label_bg[1]+25), (0, 0, 0), -1)
label_text = "{} ({}%)".format(emotion_name.split(" ")[0], confidence)
cv2.putText(
result_img, label_text, (label_bg[0]+5, label_bg[1]+18),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 1
)
results.append("人脸{}: {}（置信度：{}%）".format(idx+1, emotion_name, confidence))
if len(faces) == 0:
results.append("未检测到人脸！")
elif self.test_mode:
results.insert(0, "【测试模式】表情结果为随机模拟，需准备样本库训练后获取真实结果")
return result_img, results
# -------------------------- tkinter交互层（修复AttributeError） --------------------------
classEmotionApp:
def__init__(self, root):
self.root = root
self.root.title("纯OpenCV人脸表情识别工具（tkinter版）")
self.root.geometry("1100x700")
# 初始化识别器（优先尝试正常模式，失败则自动切测试模式）
self.recognizer = None# 先初始化属性，避免AttributeError
try:
# 先尝试正常模式
self.recognizer = OpenCVEmotionRecognizer(test_mode=False)
except Exception as e:
messagebox.showinfo("初始化提示", f"正常模式启动失败：{str(e)}\n启用测试模式（可正常检测人脸，表情为模拟结果）")
# 强制启用测试模式
self.recognizer = OpenCVEmotionRecognizer(test_mode=True)
# 初始化变量
self.original_img = None
self.result_img = None
# 创建UI
self._create_ui()
def_create_ui(self):
self.upload_btn = Button(
self.root, text="上传图片", command=self._upload_image,
font=("Arial", 12), width=18, height=2
)
self.upload_btn.pack(pady=10)
img_frame = Frame(self.root)
img_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=20, pady=5)
original_label = Label(img_frame, text="原始图片", font=("Arial", 11))
original_label.grid(row=0, column=0, padx=10)
self.original_img_label = Label(img_frame, bg="#f0f0f0", width=50, height=25)
self.original_img_label.grid(row=1, column=0, padx=10)
result_label = Label(img_frame, text="表情识别结果", font=("Arial", 11))
result_label.grid(row=0, column=1, padx=10)
self.result_img_label = Label(img_frame, bg="#f0f0f0", width=50, height=25)
self.result_img_label.grid(row=1, column=1, padx=10)
result_text_frame = Frame(self.root)
result_text_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=20, pady=10)
scrollbar = Scrollbar(result_text_frame)
scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y)
self.result_text = Text(
result_text_frame, font=("Arial", 12), height=6,
yscrollcommand=scrollbar.set
)
self.result_text.pack(fill=tk.BOTH, expand=True)
scrollbar.config(command=self.result_text.yview)
def_cv2_to_tkinter(self, img):
max_size = (400, 400)
h, w = img.shape[:2]
scale = min(max_size[0]/w, max_size[1]/h)
new_w, new_h = int(w*scale), int(h*scale)
resized = cv2.resize(img, (new_w, new_h))
rgb_img = cv2.cvtColor(resized, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img_bytes = cv2.imencode('.png', rgb_img)[1].tobytes()
tk_img = tk.PhotoImage(data=img_bytes)
return tk_img
def_upload_image(self):
file_path = filedialog.askopenfilename(
filetypes=[("图片文件", "*.jpg *.jpeg *.png *.bmp")]
)
ifnot file_path:
return
self.original_img = cv2.imread(file_path)
if self.original_img isNone:
messagebox.showerror("错误", "图片读取失败！")
return
# 确保recognizer属性存在（核心修复点）
if self.recognizer isNone:
messagebox.showerror("错误", "表情识别器未初始化！")
return
self.result_img, results = self.recognizer.detect_and_recognize(self.original_img)
original_tk_img = self._cv2_to_tkinter(self.original_img)
self.original_img_label.config(image=original_tk_img)
self.original_img_label.image = original_tk_img
result_tk_img = self._cv2_to_tkinter(self.result_img)
self.result_img_label.config(image=result_tk_img)
self.result_img_label.image = result_tk_img
self.result_text.delete(1.0, tk.END)
for res in results:
self.result_text.insert(tk.END, res + "\n")
# -------------------------- 程序入口 --------------------------
if __name__ == "__main__":
os.environ["OPENCV_LOG_LEVEL"] = "ERROR"
root = tk.Tk()
app = EmotionApp(root)
root.mainloop()
核心修复点说明
避免AttributeError的关键：
在 EmotionApp.__init__中，先初始化self.recognizer = None，再尝试创建识别器，确保属性始终存在；在 _upload_image中增加if self.recognizer is None的判断，提前拦截错误；新增 test_mode测试模式，即使样本库未准备好，也能创建recognizer实例，避免属性缺失。异常处理增强：
包裹 _load_or_train_model调用逻辑，捕获样本库为空/路径错误等异常，自动切换到测试模式；测试模式下仍能检测人脸，仅表情结果为随机模拟（避免程序崩溃，方便先验证人脸检测功能）； 自动创建样本库目录，并给出清晰的图片分类提示，降低使用门槛。 模型训练优化：
训练前打乱样本数据，提升SVM模型泛化能力； 完善特征矩阵的空值判断（用 features.size == 0替代features.empty()，兼容numpy版本）。
运行验证步骤
直接运行修复后的代码，即使没有样本库，程序也不会崩溃： 首次运行会自动创建 emotion_dataset文件夹，并提示你放入分类图片；此时进入测试模式，上传图片可正常检测人脸，表情结果为随机模拟（用于验证界面和人脸检测功能）； 准备样本库后（按提示在0-6文件夹放入对应表情图片），重新运行程序： 程序会自动训练SVM模型并保存，后续上传图片即可得到真实的表情识别结果。
总结
本次修复核心解决了「初始化异常导致recognizer属性缺失」的问题，通过提前初始化属性+测试模式降级+完善异常捕获，确保程序不会因样本库问题崩溃； 测试模式保留了人脸检测功能，方便你先验证界面和基础逻辑，再逐步准备样本库训练真实模型； 若要获取真实的表情识别结果，需在 emotion_dataset下按0-6分类放入足够的表情图片（每类建议20+张），重新运行即可自动训练模型。
你需要解决图片检测后显示不完整的问题，我为你提供修复后的完整可运行代码，核心优化了图片缩放逻辑，确保图片始终完整适配Label显示区域，且保持宽高比不拉伸变形。
完整修复代码
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, Label, Button, Text, Scrollbar, messagebox, Frame
import cv2
import numpy as np
import os
import glob
# -------------------------- 核心配置（纯OpenCV） --------------------------
EMOTION_LABELS = {
0: "中性 (Neutral)",
1: "开心 (Happy)",
2: "悲伤 (Sad)",
3: "愤怒 (Angry)",
4: "惊讶 (Surprise)",
5: "恐惧 (Fear)",
6: "厌恶 (Disgust)"
}
FACE_CASCADE_PATH = cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml"
EMOTION_DATASET_PATH = "emotion_dataset"
SVM_MODEL_PATH = "emotion_svm_model.xml"
FACE_SIZE = (128, 128)
HOG_PARAMS = {
"win_size": (64, 64),
"block_size": (16, 16),
"block_stride": (8, 8),
"cell_size": (8, 8),
"nbins": 9
}
# 图片显示区域固定尺寸（像素）
DISPLAY_WIDTH = 400
DISPLAY_HEIGHT = 300
# -------------------------- 纯OpenCV工具类 --------------------------
classOpenCVEmotionRecognizer:
def__init__(self, test_mode=False):
self.test_mode = test_mode
self.svm_loaded = False
# 加载人脸检测器
self.face_cascade = cv2.CascadeClassifier(FACE_CASCADE_PATH)
if self.face_cascade.empty():
raise Exception("人脸检测器加载失败！请安装opencv-contrib-python：pip install opencv-contrib-python")
# 非测试模式下加载/训练SVM
ifnot test_mode:
self.svm = cv2.ml.SVM_create()
self.svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
self.svm.setKernel(cv2.ml.SVM_RBF)
self.svm.setC(10.0)
self.svm.setGamma(0.01)
try:
self._load_or_train_model()
self.svm_loaded = True
except Exception as e:
messagebox.showwarning("模型加载失败", f"无法加载/训练SVM模型：{str(e)}\n将启用测试模式（表情结果为随机模拟）")
self.test_mode = True
else:
self.svm_loaded = False
def_preprocess_face(self, face_gray):
equalized = cv2.equalizeHist(face_gray)
denoised = cv2.bilateralFilter(equalized, 9, 75, 75)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))
morph = cv2.morphologyEx(denoised, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
resized = cv2.resize(morph, FACE_SIZE)
normalized = resized.astype(np.float32) / 255.0
return normalized
def_extract_hog_feature(self, face_preprocessed):
hog_face = cv2.resize(face_preprocessed, HOG_PARAMS["win_size"])
hog = cv2.HOGDescriptor(
HOG_PARAMS["win_size"],
HOG_PARAMS["block_size"],
HOG_PARAMS["block_stride"],
HOG_PARAMS["cell_size"],
HOG_PARAMS["nbins"]
)
hog_features = hog.compute(hog_face).reshape(1, -1)
return hog_features.astype(np.float32)
def_extract_lbph_feature(self, face_preprocessed):
lbph = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create(
radius=1, neighbors=8, grid_x=8, grid_y=8
)
fake_labels = np.array([0], dtype=np.int32)
lbph.train([(face_preprocessed * 255).astype(np.uint8)], fake_labels)
lbph_features = lbph.getHistograms()[0].reshape(1, -1).astype(np.float32)
return lbph_features
def_fuse_features(self, hog_feat, lbph_feat):
hog_norm = cv2.normalize(hog_feat, None, norm_type=cv2.NORM_L2)
lbph_norm = cv2.normalize(lbph_feat, None, norm_type=cv2.NORM_L2)
fused = np.hstack((hog_norm, lbph_norm))
return fused
def_load_or_train_model(self):
if os.path.exists(SVM_MODEL_PATH):
self.svm = cv2.ml.SVM_load(SVM_MODEL_PATH)
print("SVM表情模型加载成功！")
return
print("未检测到预训练模型，开始从样本库训练...")
features, labels = self._load_dataset()
if features.size == 0or len(labels) == 0:
raise Exception(f"样本库加载失败！请检查{EMOTION_DATASET_PATH}路径下是否有有效表情图片（每类至少10张）")
# 打乱数据提升泛化能力
indices = np.arange(features.shape[0])
np.random.shuffle(indices)
features = features[indices]
labels = np.array(labels)[indices]
self.svm.train(features, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels.astype(np.int32))
self.svm.save(SVM_MODEL_PATH)
print(f"SVM模型训练完成并保存至：{SVM_MODEL_PATH}")
def_load_dataset(self):
all_features = []
all_labels = []
# 自动创建样本库目录
ifnot os.path.exists(EMOTION_DATASET_PATH):
os.makedirs(EMOTION_DATASET_PATH)
for i in range(7):
os.makedirs(os.path.join(EMOTION_DATASET_PATH, str(i)), exist_ok=True)
raise Exception(f"样本库目录已创建：{EMOTION_DATASET_PATH}\n请按以下规则放入图片：\n0=中性 1=开心 2=悲伤 3=愤怒 4=惊讶 5=恐惧 6=厌恶")
# 遍历每个表情类别
for label in range(7):
label_dir = os.path.join(EMOTION_DATASET_PATH, str(label))
img_paths = glob.glob(os.path.join(label_dir, "*.jpg")) + glob.glob(os.path.join(label_dir, "*.png"))
for img_path in img_paths:
img = cv2.imread(img_path)
if img isNone:
continue
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = self.face_cascade.detectMultiScale(
gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=7, minSize=(40, 40)
)
if len(faces) == 0:
continue
x, y, w, h = max(faces, key=lambda f: f[2]*f[3])
face_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
preprocessed = self._preprocess_face(face_gray)
hog_feat = self._extract_hog_feature(preprocessed)
lbph_feat = self._extract_lbph_feature(preprocessed)
fused_feat = self._fuse_features(hog_feat, lbph_feat)
all_features.append(fused_feat)
all_labels.append(label)
if all_features:
return np.vstack(all_features), all_labels
else:
return np.array([], dtype=np.float32), []
defdetect_and_recognize(self, img):
result_img = img.copy()
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 多尺度人脸检测
faces = self.face_cascade.detectMultiScale(
gray, scaleFactor=1.05, minNeighbors=7, minSize=(40, 40),
flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
)
results = []
for idx, (x, y, w, h) in enumerate(faces):
face_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
# 测试模式：随机表情
if self.test_mode:
emotion_idx = np.random.randint(0, 7)
confidence = round(np.random.uniform(70, 98), 2)
# 正常模式：SVM预测
else:
preprocessed = self._preprocess_face(face_gray)
hog_feat = self._extract_hog_feature(preprocessed)
lbph_feat = self._extract_lbph_feature(preprocessed)
fused_feat = self._fuse_features(hog_feat, lbph_feat)
_, pred = self.svm.predict(fused_feat)
emotion_idx = int(pred[0][0])
# 计算置信度
_, resp = self.svm.predict(fused_feat, flags=cv2.ml.SVM_GET_DECISION_FUNCTIONS)
confidence = 100 - (abs(resp[0][0]) / max(abs(resp[0])) * 100)
confidence = round(max(confidence, 0), 2)
emotion_name = EMOTION_LABELS[emotion_idx]
# 绘制标注
cv2.rectangle(result_img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
label_bg = (x, y-30) if y-30 > 0else (x, y+h+30)
cv2.rectangle(result_img, label_bg, (x+200, label_bg[1]+25), (0, 0, 0), -1)
label_text = "{} ({}%)".format(emotion_name.split(" ")[0], confidence)
cv2.putText(
result_img, label_text, (label_bg[0]+5, label_bg[1]+18),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 1
)
results.append("人脸{}: {}（置信度：{}%）".format(idx+1, emotion_name, confidence))
if len(faces) == 0:
results.append("未检测到人脸！")
elif self.test_mode:
results.insert(0, "【测试模式】表情结果为随机模拟，需准备样本库训练后获取真实结果")
return result_img, results
# -------------------------- tkinter交互层（修复图片显示） --------------------------
classEmotionApp:
def__init__(self, root):
self.root = root
self.root.title("纯OpenCV人脸表情识别工具（完整显示版）")
self.root.geometry("1100x800") # 调整窗口高度，避免内容挤压
# 初始化识别器
self.recognizer = None
try:
self.recognizer = OpenCVEmotionRecognizer(test_mode=False)
except Exception as e:
messagebox.showinfo("初始化提示", f"正常模式启动失败：{str(e)}\n启用测试模式（可正常检测人脸，表情为模拟结果）")
self.recognizer = OpenCVEmotionRecognizer(test_mode=True)
# 初始化变量
self.original_img = None
self.result_img = None
# 创建UI
self._create_ui()
def_create_ui(self):
# 上传按钮
self.upload_btn = Button(
self.root, text="上传图片", command=self._upload_image,
font=("Arial", 12), width=18, height=2
)
self.upload_btn.pack(pady=10)
# 图片展示框架（固定尺寸，避免拉伸）
img_frame = Frame(self.root, width=DISPLAY_WIDTH*2 + 40, height=DISPLAY_HEIGHT + 40)
img_frame.pack(fill=tk.X, padx=20, pady=5)
img_frame.pack_propagate(False) # 禁止框架随内容缩放
# 原始图片区域
original_label = Label(img_frame, text="原始图片", font=("Arial", 11))
original_label.grid(row=0, column=0, padx=10, pady=5)
# 固定Label尺寸，背景灰色占位
self.original_img_label = Label(
img_frame, bg="#f0f0f0",
width=DISPLAY_WIDTH, height=DISPLAY_HEIGHT
)
self.original_img_label.grid(row=1, column=0, padx=10)
# 结果图片区域
result_label = Label(img_frame, text="表情识别结果", font=("Arial", 11))
result_label.grid(row=0, column=1, padx=10, pady=5)
self.result_img_label = Label(
img_frame, bg="#f0f0f0",
width=DISPLAY_WIDTH, height=DISPLAY_HEIGHT
)
self.result_img_label.grid(row=1, column=1, padx=10)
# 结果文本区域
result_text_frame = Frame(self.root)
result_text_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=20, pady=10)
scrollbar = Scrollbar(result_text_frame)
scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y)
self.result_text = Text(
result_text_frame, font=("Arial", 12), height=8,
yscrollcommand=scrollbar.set
)
self.result_text.pack(fill=tk.BOTH, expand=True)
scrollbar.config(command=self.result_text.yview)
def_cv2_to_tkinter(self, img):
"""
核心修复：按固定尺寸缩放图片，保持宽高比，完整显示
"""
h, w = img.shape[:2]
# 计算缩放比例（关键：保持宽高比，不拉伸）
scale_w = DISPLAY_WIDTH / w
scale_h = DISPLAY_HEIGHT / h
scale = min(scale_w, scale_h) # 取最小比例，确保图片完整显示
# 新尺寸
new_w = int(w * scale)
new_h = int(h * scale)
# 缩放图片（使用INTER_AREA优化缩小效果）
resized = cv2.resize(img, (new_w, new_h), interpolation=cv2.INTER_AREA)
# 创建空白画布，将缩放后的图片居中显示（避免背景空白）
canvas = np.ones((DISPLAY_HEIGHT, DISPLAY_WIDTH, 3), dtype=np.uint8) * 240# 浅灰色背景
# 计算居中位置
x_offset = (DISPLAY_WIDTH - new_w) // 2
y_offset = (DISPLAY_HEIGHT - new_h) // 2
canvas[y_offset:y_offset+new_h, x_offset:x_offset+new_w] = resized
# BGR转RGB，适配tkinter
rgb_img = cv2.cvtColor(canvas, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 转换为tkinter可用格式
img_bytes = cv2.imencode('.png', rgb_img)[1].tobytes()
tk_img = tk.PhotoImage(data=img_bytes)
return tk_img
def_upload_image(self):
file_path = filedialog.askopenfilename(
filetypes=[("图片文件", "*.jpg *.jpeg *.png *.bmp")]
)
ifnot file_path:
return
# 读取图片
self.original_img = cv2.imread(file_path)
if self.original_img isNone:
messagebox.showerror("错误", "图片读取失败！请检查图片格式或路径")
return
# 检测识别
if self.recognizer isNone:
messagebox.showerror("错误", "表情识别器未初始化！")
return
self.result_img, results = self.recognizer.detect_and_recognize(self.original_img)
# 转换并显示图片（核心：使用修复后的缩放函数）
original_tk_img = self._cv2_to_tkinter(self.original_img)
self.original_img_label.config(image=original_tk_img)
self.original_img_label.image = original_tk_img # 保留引用，防止被回收
result_tk_img = self._cv2_to_tkinter(self.result_img)
self.result_img_label.config(image=result_tk_img)
self.result_img_label.image = result_tk_img
# 显示识别结果
self.result_text.delete(1.0, tk.END)
for res in results:
self.result_text.insert(tk.END, res + "\n")
# -------------------------- 程序入口 --------------------------
if __name__ == "__main__":
# 关闭OpenCV日志
os.environ["OPENCV_LOG_LEVEL"] = "ERROR"
# 高DPI适配（避免界面模糊）
try:
from ctypes import windll
windll.shcore.SetProcessDpiAwareness(1)
except:
pass
root = tk.Tk()
app = EmotionApp(root)
root.mainloop()
核心修复点说明
固定显示区域尺寸：
定义 DISPLAY_WIDTH=400、DISPLAY_HEIGHT=300作为图片显示的固定像素尺寸；图片框架设置 pack_propagate(False)禁止随内容缩放，Label 固定尺寸避免挤压。智能图片缩放逻辑：
计算宽/高缩放比例，取最小值确保图片完整显示，不超出Label范围； 创建浅灰色画布，将缩放后的图片居中显示，解决小图显示不全、大图截断问题； 使用 cv2.INTER_AREA插值优化图片缩小效果，避免模糊。界面布局优化：
调整窗口高度到800px，避免文本区域挤压图片； 增加高DPI适配代码，解决Windows系统下界面模糊问题； 文本区域高度调整为8行，显示更多识别结果。
运行说明
安装依赖（确保包含扩展模块）： pip install opencv-python opencv-contrib-python numpy直接运行代码，即使无样本库也会进入测试模式，上传图片后： 图片会自动缩放到400x300并居中显示，完整无截断； 人脸检测正常，表情结果为随机模拟（准备样本库后可训练真实模型）； 样本库准备：在程序目录下的 emotion_dataset文件夹中，按0-6分类放入对应表情图片（每类≥10张），重新运行即可训练真实模型。
总结
本次修复核心解决了图片显示不全问题，通过固定显示尺寸+等比例缩放+居中显示确保图片完整呈现； 保留纯OpenCV+tkinter无其他依赖的特性，同时优化了界面布局和高DPI适配； 测试模式下仍可正常检测人脸，方便验证基础功能，样本库准备完成后可自动切换到真实表情识别。
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