使用Python的models.resnetresnet18()进行人脸表情识别

使用Python的torchvision.models.resnet.resnet18()模型进行人脸表情识别，首先需要安装相应的库和数据集。

1. 安装库和数据集：

   pip install torch torchvision
   

   pip install matplotlib
   

   pip install opencv-python
   

   pip install numpy
   

2. 导入所需的库：

   import torch
   import torch.nn as nn
   import torch.optim as optim
   from torchvision import models, transforms
   import matplotlib.pyplot as plt
   import cv2
   import numpy as np
   

3. 定义函数用于加载数据和进行预处理：

   def load_data():
       data_transform = transforms.Compose([
           transforms.ToPILImage(),
           transforms.ToTensor(),
           transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
       ])

       test_dataset = datasets.ImageFolder(root='path/to/test_dataset', transform=data_transform)
       test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=4, shuffle=True)

       return test_loader
   

4. 加载模型：

   model = models.resnet18(pretrained=True)
   

5. 修改最后一层全连接层的输出：

   num_ftrs = model.fc.in_features
   model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 7)
   

6. 加载训练好的权重：

   model.load_state_dict(torch.load('path/to/weights'))
   

7. 定义类别标签：

   label_dict = {0: 'Angry', 1: 'Disgust', 2: 'Fear', 3: 'Happy', 4: 'Sad', 5: 'Surprise', 6: 'Neutral'}
   

8. 进行表情识别：

   def predict_emotion(image):
       image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
       image = cv2.resize(image, (224, 224))
       image = image / 255.0
       image = torch.from_numpy(image.transpose((2, 0, 1))).float()
       image = image.unsqueeze(0)

       model.eval()
       with torch.no_grad():
           output = model(image)
           _, predicted = torch.max(output, 1)

       return label_dict[predicted.item()]
   

9. 加载测试图像并进行表情识别：

   test_loader = load_data()
   images, labels = iter(test_loader).next()
   for i in range(len(images)):
       image = images[i].numpy()
       emotion = predict_emotion(image)

       plt.imshow(image)
       plt.title(emotion)
       plt.show()
   

这样就可以使用Python的models.resnet.resnet18()模型实现人脸表情识别了。通过加载预训练好的权重，模型可以自动提取图像特征，并输出对应的表情标签。以上示例代码可以帮助你使用该模型进行人脸表情识别。