YOLOv8人脸表情检测系统Python源码与ONNX模型

基于YOLOv8的人脸表情检测系统结合了YOLOv8高效的物体检测能力与深度学习技术，实现了对人脸表情的实时或离线识别与分类。该系统支持8种表情类别：愤怒、满意、厌恶、恐惧、高兴、中立、悲哀和惊喜。系统通过图像/视频处理与人脸检测，能够精确识别每一种表情，并展示识别结果。

项目包括环境配置、模型加载、图像处理、表情识别以及结果展示等关键环节。开发人员需在Windows 10环境下安装Anaconda3和Python 3.8等依赖，系统适合具有一定Python基础的研发人员与机器学习爱好者，特别是对目标检测与深度学习感兴趣的研究人员。

该系统的应用场景包括人机交互、情感分析和安全监控等，能够根据不同场景精准识别人脸表情，为后续应用开发提供技术支持。项目中还提供了模型的精度指标，包括训练集与验证集图片数、mAP、precision、recall等，帮助开发者优化模型性能。

系统支持的目标是为实际应用提供表情识别技术，尤其在安全监控与情感分析中，能够有效识别和分类人脸表情，为相关领域的技术开发提供支持。