基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】
基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法（YOLOv8）与深度学习技术的项目，旨在实时或离线地识别并分类人脸表情（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等）。以下是一个简短的介绍，概述了该系统Python源码的核心要点：
该系统直接利用YOLOv8模型进行人脸表情识别。YOLOv8以其高效的速度和准确性著称，非常适合实时应用。
Python源码实现通常包括以下几个关键部分：
- 环境配置：安装必要的库，如onnxruntime（用于YOLOv8模型推理）、OpenCV（用于图像处理）等。
- 模型加载：加载预训练的YOLOv8人脸表情识别模型。
- 图像/视频处理：读取输入图像或视频，进行预处理（如缩放、归一化）。
- 人脸检测与表情识别：使用YOLOv8直接输出人脸表情检测结果。
- 结果展示：在图像或视频帧上标注检测到的人脸和表情，并显示结果。
这样的系统可以广泛应用于人机交互、情感分析、安全监控等领域。
【效果演示】
【测试环境】
windows10
anaconda3+python3.8
torch==1.9.0+cu111
ultralytics==8.2.70
【模型可以检测出类别】
anger
content
disgust
fear
happy
neutral
sad
surprise
【相关参考训练数据集】
https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/128648951
【部分实现源码】
class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):
signal = QtCore.pyqtSignal(str, str)
def setupUi(self):
self.setObjectName("MainWindow")
self.resize(1280, 728)
self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(self)
self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")
self.weights_dir = './weights'
self.picture = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630))
self.picture.setStyleSheet("background:black")
self.picture.setObjectName("picture")
self.picture.setScaledContents(True)
self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21))
self.label_2.setObjectName("label_2")
self.cb_weights = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)
self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21))
self.cb_weights.setObjectName("cb_weights")
self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed)
self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21))
self.label_3.setObjectName("label_3")
self.hs_conf = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)
self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22))
self.hs_conf.setProperty("value", 25)
self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
self.hs_conf.setObjectName("hs_conf")
self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change)
self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)
self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22))
self.dsb_conf.setMaximum(1.0)
self.dsb_conf.setSingleStep(0.01)
self.dsb_conf.setProperty("value", 0.25)
self.dsb_conf.setObjectName("dsb_conf")
self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change)
self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)
self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22))
self.dsb_iou.setMaximum(1.0)
self.dsb_iou.setSingleStep(0.01)
self.dsb_iou.setProperty("value", 0.45)
self.dsb_iou.setObjectName("dsb_iou")
self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change)
self.hs_iou = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)
self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22))
self.hs_iou.setProperty("value", 45)
self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
self.hs_iou.setObjectName("hs_iou")
self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change)
self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21))
self.label_4.setObjectName("label_4")
self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21))
self.label_5.setObjectName("label_5")
self.le_res = QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget)
self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400))
self.le_res.setObjectName("le_res")
self.setCentralWidget(self.centralwidget)
self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(self)
self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30))
self.menubar.setObjectName("menubar")
self.setMenuBar(self.menubar)
self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(self)
self.statusbar.setObjectName("statusbar")
self.setStatusBar(self.statusbar)
self.toolBar = QtWidgets.QToolBar(self)
self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon)
self.toolBar.setObjectName("toolBar")
self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar)
self.actionopenpic = QtWidgets.QAction(self)
icon = QtGui.QIcon()
icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/1.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
self.actionopenpic.setIcon(icon)
self.actionopenpic.setObjectName("actionopenpic")
self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image)
self.action = QtWidgets.QAction(self)
icon1 = QtGui.QIcon()
icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/2.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
self.action.setIcon(icon1)
self.action.setObjectName("action")
self.action.triggered.connect(self.open_video)
self.action_2 = QtWidgets.QAction(self)
icon2 = QtGui.QIcon()
icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/3.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
self.action_2.setIcon(icon2)
self.action_2.setObjectName("action_2")
self.action_2.triggered.connect(self.open_camera)
self.actionexit = QtWidgets.QAction(self)
icon3 = QtGui.QIcon()
icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/4.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
self.actionexit.setIcon(icon3)
self.actionexit.setObjectName("actionexit")
self.actionexit.triggered.connect(self.exit)
self.toolBar.addAction(self.actionopenpic)
self.toolBar.addAction(self.action)
self.toolBar.addAction(self.action_2)
self.toolBar.addAction(self.actionexit)
self.retranslateUi()
QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self)
self.init_all()【使用步骤】
使用步骤：
（1）首先根据官方框架https://github.com/ultralytics/ultralytics安装教程安装好yolov8环境，并安装好pyqt5
（2）切换到自己安装的yolov8环境后，并切换到源码目录，执行python main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可
【提供文件】
python源码
yolov8n.onnx模型（不提供pytorch模型）
训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)
测试图片（在test_img文件夹下面）
【视频演示】
基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面_哔哩哔哩_bilibili【测试环境】windows10anaconda3+python3.8torch==1.9.0+cu111ultralytics==8.2.70【模型可以检测出类别】angercontentdisgustfearhappyneutralsadsurprise更多信息：https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/141678646, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研究中心，相关视频：基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面，基于yolov8的火焰烟雾检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面，基于yolov8的人员溺水检测告警监控系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面，手把手教你用YOLOv8训练自己的数据集（原理解析+代码实践），基于yolov8+bytetrack实现目标追踪视频演示，用C#部署yolov8的tensorrt模型进行目标检测winform最快检测速度，基于yolov8的麦穗计数系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面，C#使用纯opencvsharp部署yolov8-onnx图像分类模型，将yolov8封装成一个类几行代码完成语义分割任务，将yolov5-6.2封装成一个类几行代码完成语义分割任务
https://www.bilibili.com/video/BV1fYHKecECV/?vd_source=989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee
【源码下载地址】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89691091