python+opencv+dlib实现人脸检测与表情识别
一，dlib简单介绍：Dlib包含广泛的机器学习算法。所有的设计都是高度模块化的，快速执行，并且通过一个干净而现代的C ++ API，使用起来非常简单。它用于各种应用，包括机器人技术，嵌入式设备，手机和大型高性能计算环境。
二，识别规则：
1、嘴巴张开距离占面部识别框宽度的比例越大，说明情绪越激动，可能是非常开心，也可能是非常惊讶。
2、眉毛上扬，17-21 或者 22-26 号特征点距离面部识别框顶部与识别框高度的比值越小，说明眉毛上扬越厉害，可表示惊讶、开心。眉毛的倾斜角度，开心时眉毛一般是上扬，愤怒时皱眉，同时眉毛下压的比较厉害。
3、眯眼睛，人在开怀大笑的时候会不自觉的眯起眼睛，愤怒或者惊讶的时候会瞪大眼睛。
系统缺点：不能捕捉细微表情的变化，只能大致的判断出人的情绪，开心、愤怒、惊讶、自然。
系统优点：结构简单，易于上手。
应用领域：微笑抓拍，捕捉瞬间的美好、缓解儿童自闭症、交互式游戏开发。由于人感情的复杂性，这些表情确实不能完完全全的代表一个人内心深处的情绪波动，如要提高判断的准确性，则需要心率检测、语音处理等综合评价。
三、实施思路
四，效果图
