情感分类LeetCode-Emotion-Detection-From-Facial-Expressions项目：适用于从人脸图像中进行情绪识别的卷积模型

颜色分类leetcode 面部表情的情绪检测 客观的 基于视觉外观的人脸检测、地标检测、性别分类和情感识别在自动美容、娱乐、人机交互、广告推广等现实世界应用中具有巨大的潜力。在这个项目中，我们专注于构建一个卷积使用 Keras 对图像输入进行情感分类的神经网络模型。 环境设置 下载代码库并在根目录中打开一个终端。 确保在当前环境中安装了 python 3.6。 然后执行 pip install -r requirements.txt 这应该安装运行代码所需的所有包。 数据集 该数据集包含一个图像目录，其中包含 .jpg 格式的人脸图像（彩色、黑白）。 由于尺寸限制，这些图像尚未在此处上传。 train.csv 文件将图像目录中的图像与面部表情进行映射。 我们使用 Pillow 库进行图像处理和增强（调整大小、转换为黑白、转置、裁剪等）。 该项目使用的数据集包含 12,992 张图像，分为训练、验证和测试数据集。 代码信息 我们使用 Python 生成器来训练模型，其中 sparse_categorical_crossentropy 作为损失函数，adam 作为优化器。 ReLU 用作隐