人脸表情识别系统离线环境配置指南
概述
本文档为您提供了一个详尽的离线配置指南，旨在帮助您在没有互联网连接的情况下，顺利设置一个人脸表情识别系统。该系统基于Python开发，涵盖必要的环境搭建和依赖包安装步骤，适合初学者及面临网络限制的开发者。
系统要求
- 操作系统: Windows/Linux/macOS
- Python版本: 3.7
- 必要工具: PyCharm, Anaconda
步骤概览
1. 获取源代码与离线依赖包
- 从提供的资源下载代码压缩包及其配套的离线依赖包。
- 解压这两个包，并确保它们位于易于访问且路径不含中文的目录下。
2. 安装PyCharm与Anaconda
- 确保安装最新版本的PyCharm IDE和Anaconda，用于Python环境管理和项目开发。
- 若需要安装指导，参照详细安装教程自行搜索或参考相关文档。
3. 创建Conda环境
- 打开PyCharm，选择文件 -> 打开，指向解压后的代码文件夹。
- 通过终端，在项目根目录下，运行以下命令创建一个名为“emo_rec”的Python 3.7环境：
conda create --name emo_rec python=3.7 - 激活环境：
conda activate emo_rec
4. 安装离线依赖包
- 将
Pypackage文件夹内的所有依赖包离线安装至新环境。首先，将setup.txt文件复制到项目根目录。 - 使用pip安装离线包：
pip install -r setup.txt --no-index --find-links=./Pypackage/
5. 配置PyCharm项目环境
- 在PyCharm中，进入设置，选择“Project Interpreter”，添加已创建的Conda环境。路径通常为Anaconda安装目录下的相应环境位置。
6. 替换或调整特定文件
- 根据可能的更新，例如Keras的兼容性问题，手动替换或修复任何指定文件，比如
saving.py。
7. 运行项目
- 在PyCharm中，选择适当的入口文件（如
runMain.py），运行项目，体验人脸表情识别功能。
注意事项
- 确保所有步骤都在无网络环境下测试，以验证离线安装的完整性。
- 若在激活或安装过程中遇到问题，检查环境变量和路径设置是否正确。
- 不要忘记环境隔离原则，避免不同项目间的依赖冲突。
通过遵循上述步骤，您可以成功在离线状态下配置好人脸表情识别系统，无需在线下载任何依赖，从而简化了复杂环境的搭建流程。祝您开发愉快！