# Face Emotion Recognition App

**Repository Path**: Y_H_U_A/face-emotion-recognition-app

## Basic Information

- **Project Name**: Face Emotion Recognition App
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-29
- **Last Updated**: 2026-04-01

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: deepface, 机器视觉

## README

# 人脸与表情识别系统 (Face & Emotion Recognition App)

这是一个基于 Web 的人脸及表情识别应用，支持上传图片、上传视频以及调用本地摄像头进行实时检测。项目后端采用 Python Flask 框架，核心算法基于 DeepFace 和 OpenCV。

## ✨ 功能特性

1.  **图片分析**：上传本地图片，系统将自动框选人脸并标注表情（如开心、悲伤、中性等）。支持手机端拍照上传。
2.  **视频分析**：支持上传视频文件，系统会对每一帧进行处理并生成带有表情标注的新视频。
3.  **实时摄像头检测**：调用电脑摄像头，实时捕捉画面并进行人脸和表情识别。
4.  **高精度识别**：
    -   **图片模式**：使用 `RetinaFace` 检测器，提供极高的人脸检测准确率。
    -   **视频/摄像头模式**：使用 `MTCNN` 检测器，配合**情绪平滑算法**，有效减少识别结果的抖动，视觉体验更稳定。
5.  **跨平台支持**：支持同一局域网下的多设备访问，手机/平板也能轻松使用。
6.  **全新 UI 设计**：采用深色科技感主题，玻璃拟态风格，提供原始图片与识别结果的直观对比。

## 🛠️ 技术栈

*   **后端**：Python 3, Flask
*   **计算机视觉/AI**：OpenCV, DeepFace (TensorFlow/Keras)
*   **前端**：HTML5, CSS3, JavaScript (原生)

## 🚀 快速开始

### 1. 环境准备

确保你的电脑已安装 Python 3.8 或更高版本。
* 推荐:Python 3.12.9

### 2. 安装依赖

在项目根目录下运行以下命令安装所需的 Python 库：

```bash
pip install -r requirements.txt
```

*主要依赖包括：`flask`, `opencv-python`, `deepface`, `tf-keras`, `pyopenssl`*

### 3. 运行应用

```bash
python app.py
```

首次运行时，DeepFace 会自动下载所需的人脸识别模型权重（如 RetinaFace 和 MTCNN），这可能需要几分钟时间，请保持网络连接。

### 4. 访问网页

> **注意**：为了支持手机端调用摄像头，服务已启用 **HTTPS**。由于使用的是开发用自签名证书，浏览器会提示“连接不安全”，请忽略警告并继续访问。

#### 本机访问
打开浏览器访问：[https://127.0.0.1:5000](https://127.0.0.1:5000)

#### 局域网/手机访问
1.  确保电脑和手机连接在同一个 Wi-Fi 网络下。
2.  在电脑终端输入 `ipconfig` (Windows) 或 `ifconfig` (Mac/Linux) 查看电脑的 IPv4 地址（例如 `192.168.1.100`）。
3.  在手机浏览器中输入：`https://<你的IP地址>:5000` 即可访问。
4.  **重要**：如果浏览器提示证书警告，请点击“高级” -> “继续访问” (Chrome) 或 “显示详细信息” -> “访问此网站” (Safari)。

## 📂 项目结构

```
face_emotion_app/
├── app.py              # Flask 后端主程序
├── requirements.txt    # 项目依赖列表
├── static/             # 静态资源文件
│   ├── css/
│   │   └── style.css   # 页面样式
│   ├── js/
│   │   └── main.js     # 前端交互逻辑
│   └── uploads/        # (自动生成) 存放上传和处理后的文件
└── templates/
    └── index.html      # 前端主页面
```

## 📝 注意事项

*   **性能**：视频处理速度取决于电脑的 CPU/GPU 性能。
*   **模型下载**：首次使用特定的检测后端（如 RetinaFace）时，程序会自动从 GitHub 下载权重文件至用户目录（通常是 `~/.deepface`）。如果下载失败，请检查网络设置。

## 📄 许可证

本项目仅供学习和研究使用。