- dataset 存放数据集*
- resources（测试素材）
- fer-2013.ipynb （CNN的构建与训练）
- FER_Model.h5 训练好的模型*
- FerAPP.py 实时人脸预测（使用QT GUI)
- haarcascade_frontalface_default.xml（OpenCV提供的人脸检测器）
- logo.png（Logo文件）
- RealTimeFER.py 实时人脸预测（OpenCV原始GUI）
- res.qrc（QT资源文件，请用PyRCC转换为res_rc.py）
- res_rc.py（QT资源-Python代码）
- video_page.py（QT GUI代码）
- video_page.ui（QT GUI设计文件，请用QT Designer打开，并用PyUIC工具转换为video_page.py）
主要代码在fer-2013.ipynb中，FER_Model.h5是由该代码训练得出的模型
运行FerApp.py可调用FER_Model.h5演示程序效果。
*数据集和训练好的模型请通过百度网盘下载：
链接:https://pan.baidu.com/s/12N8TofccWOFfETy80V2Qog?pwd=hux7
提取码:hux7
- 创建虚拟环境
conda create -n fer python=3.7
- 激活虚拟环境
conda activate fer
- 安装相关Python包
pip install -r requirements.txt
使用Jyputer NoteBook打开 fer-2013.ipynb 按步骤运行。
python FerApp.py效果如下：
