- CK+有123的子类（人），每个人提供1~7种表情，每种表情是一组序列（总共有593个图像序列，其中327个序列是有表情标签的）：从自然缓慢变化到给定表情
比如上图是人S026做出的某类表情，第一张是自然，缓慢变化到最终是峰值快乐表情文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-741413.html
- 标签
593个序列中只有327个是具有情感序列标签的，情绪类别分别是0=neutral, 1=anger, 2=contempt, 3=disgust, 4=fear, 5=happy, 6=sadness, 7=surprise
某些实验会说明在CK+上的精度，所以需要自己制作为ImageNet式的数据集文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-741413.html
import glob
import os
import shutil
import cv2
def creat_folder():
[os.makedirs(os.path.join('results',folder,str(i+1))) for folder in ['ckp','ckp_facedet_crop','train','val','test'] for i in range(7)]
def toImageFolder():
"""
将该函数所在脚本与"Emotion_labels"和"extended-cohn-kanade-images"同级，
成功运行后，会产生ckp文件夹并有1~7共7个子文件夹，总共981张图片（选取最后三张）
@return:
"""
i = 0
for info in os.walk("Emotion_labels/Emotion"):
abs_path, _, file_names = info # 获取标签文件所在路径，以及标签文件的名字file_names
if file_names.__len__() > 0: # 如果至少存在一个标签，则循环读取标签复制相应图片文件
for file_name in file_names:
# 获取当前标签的类别
with open(os.path.join(abs_path, file_name)) as f:
label_context = f.readline()
label_index = label_context.strip()[0]
# 标签仅记录序列图片中感情最强烈的图片[pos=-1]，但是倒数几张[pos=-1,-2,-3]其实都很强烈，可以作为数据集
img_root_path = abs_path.replace("Emotion_labels/Emotion",
"extended-cohn-kanade-images/cohn-kanade-images")
img_paths = glob.glob(img_root_path + "/*")
for img_path in img_paths[-3:]: # 选取最后三张
# 将label路径修改为"xx/类别/文件名"路径
src = img_path
dst = os.path.join('results',"ckp", label_index,
img_path.split(os.path.sep)[-1]) # eg: 'ckp\\3\\S005_001_00000009.png'
shutil.copyfile(src, dst)
i += 1
print("图片总数：", i)
def face_crop():
"""
遍历ckp每个子文件夹下的所有图片，进行人脸检测并裁剪
@return:
"""
def face_detect(img_path):
image = cv2.imread(img_path)
image_draw = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
face_detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.02, 20)
for x, y, w, h in faces:
face_img = image[y:y + h, x:x + w]
cv2.rectangle(image_draw, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
dst = img_path.replace("ckp", 'ckp_facedet_crop')
# 需要创建文件夹
cv2.imwrite(dst, face_img)
i = 0
for sub in glob.glob("results/ckp/*"):
for img_path in glob.glob(sub + "/*"):
face_detect(img_path)
i += 1
if i % 50 == 0:
print(i)
def cp_splite_img():
"""
根据同级的train_list.txt、val_list.txt、test_list.txt，
分割文件我用PaddleX GUI划分，也可以手动划分
按ImageNet式数据集划分标签进行train、val和test划分
@return:
"""
def cp_train_data():
"""
读取train_list.txt文件，并将所属train数据复制到train文件夹内
@return:
"""
with open("train_list.txt") as f:
file_datas=f.readlines()
for data in file_datas:
path,index=data.split(" ")
src = os.path.join('results','ckp_facedet_crop', path)
dst=os.path.join('results',"train",path)
shutil.copyfile(src,dst)
def cp_val_data():
with open("val_list.txt") as f:
file_datas=f.readlines()
for data in file_datas:
path,index=data.split(" ")
src = os.path.join('results','ckp_facedet_crop', path)
dst=os.path.join('results',"val",path)
shutil.copy(src,dst)
def cp_test_data():
with open("test_list.txt") as f:
file_datas=f.readlines()
for data in file_datas:
path,index=data.split(" ")
src = os.path.join('results','ckp_facedet_crop', path)
dst=os.path.join('results',"test",path)
shutil.copy(src,dst)
cp_train_data()
cp_val_data()
cp_test_data()
if __name__=="__main__":
"""
同级目录下，应当包含：
Emotion_labels：CK+标签文件夹
extended-cohn-kanade-images：CK+图像文件夹
ck+process.py：本程序
haarcascade_frontalface_default.xml：opencv人脸检测器
test_list.txt：分割列表
train_list：分割列表
val_list：分割列表
"""
print("创建文件夹......")
creat_folder()
print("开始处理ImageFolder......")
toImageFolder() # 将原始CK+整理为ImageFolder形式，复制到ckp文件夹
print("开始处理人脸检测裁剪......,裁剪后请手动处理裁剪失败的样本")
face_crop() # 遍历ckp文件夹所有图像进行人脸检测裁剪，$少许裁剪失败，需手动修复
print("开始train、val和test划分......")
cp_splite_img() # 根据同级的train_list.txt、val_list.txt、test_list.txt，进行train、val和test划分
到了这里，关于人脸表情识别数据集：CK+的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
