基于 Python 的人脸情感识别与可视化分析桌面系统-python

项目描述 基于 Python 的人脸情感识别与可视化分析桌面系统
基于 Python 的人脸情感识别与可视化分析桌面系统。用户上传人脸图片后，程序自动检测人脸、分类情绪，并在桌面大屏上以三维模型、指标图表和日志归档的形式完整呈现分析结果。

项目功能
主页分析：上传或拖入图片，检测人脸并标注情绪（喜/怒/哀/惧/惊/厌/中性）与概率，3D 人脸模型高亮对应情绪，右侧展示准确率、召回率、精确率、F1、置信度等指标。
图表页：多种 ECharts 图表（面积图、柱状图、环形图、雷达图、线性回归、盒须图等），支持随机组合。
参数页：调节情绪权重、检测参数、置信度阈值等，保存后即时生效。
日志页：按日期查看操作记录及识别前/后照片。
管理页 / 配置页 / 样式页：数据统计、路径配置、界面与图表主题调节。
数据归档：分析结果、图片、日志按日期存入文件系统与 SQLite。
运行环境
操作系统：Windows 10/11（兼容 Linux / macOS）
Python：3.8+（当前环境 3.13）
依赖：PyQt5、PyQtWebEngine、opencv-python、scikit-learn、numpy、pandas、Pillow、joblib
启动：项目在 python11 目录下，执行 python main.py
说明：3D 与图表资源已改为本地离线，无需联网即可运行
项目技术
界面框架：PyQt5（桌面 GUI + 图标导航 + 深色主题）
网页嵌入：Qt WebEngine + QWebChannel（承载 3D / 图表并与 Python 通信）
人脸检测：OpenCV Haar 级联 + CLAHE 增强 + NMS 去重
情感分类：scikit-learn ExtraTrees 集成树 + StandardScaler 标准化（温度缩放 + 情绪权重融合）
图像处理：Pillow（多格式读图、中文大号标注）
三维可视化：Three.js（3D 情绪人脸、轨道控制、粒子特效）
图表可视化：ECharts 5 + echarts-stat（多类型统计图与线性回归）
数据存储：SQLite + JSON + 按日期文件归档

以上系统源码经过技术整理与调试，确保能正常运行