Comment détecter facilement les émotions faciales avec 10 lignes de code ?

Les expressions faciales montrent les émotions humaines intérieures. Ils nous aident à déterminer si une personne est en colère, triste, heureuse ou normale. Les chercheurs en médecine utilisent également les émotions faciales pour détecter et comprendre la santé mentale d’une personne.

L’intelligence artificielle peut jouer un rôle important dans l’identification des émotions d’une personne. Grâce aux réseaux de neurones convolutifs, nous pouvons identifier les émotions d'une personne à partir de ses images ou de ses vidéos en direct.

Facial Expression Recognition est une bibliothèque Python qui peut être utilisée pour détecter les émotions d'une personne avec moins d'effort et moins de lignes de code. Il a été développé avec des réseaux de neurones profonds à l'aide des bibliothèques Tensorflow et Keras implémentées en Python. L'ensemble de données utilisé provient du défi du concours Kaggle dans Representation Learning: Facial Expression Recognition Challenge.

Installation

Nous pouvons utiliser pip pour installer la bibliothèque dans le système local. Exécutez simplement la commande ci-dessous et voyez votre bibliothèque en cours d’installation.

pip install per

Dépendances :

• OpenCV 3.2+
• Tensorflow 1.7+
• Python 3.6+

Prédire les émotions sur les images

from fer import FERimport matplotlib.pyplot as plt img = plt.imread("img.jpg")detector = FER(mtcnn=True)print(detector.detect_emotions(img))plt.imshow(img)

Enregistrez en utilisant emotion.py et utilisez simplement python emotion. py l'exécute.

Sortie :

[OrderedDict([(‘box’, (160, 36, 99, 89)), (’emotions’, {‘angry’: 0.0, ‘disgust’: 0.0, ‘fear’: 0.0, ‘happy’: 1.0, ‘sad’: 0.0, ‘surprise’: 0.0, ‘neutral’: 0.0})])]

Code d'application Web prédit en temps réel

from fer import FERimport matplotlib.pyplot as pltimport streamlit as stfrom PIL import Image, ImageOpsst.write('''#Emotion Detector''')st.write("A Image Classification Web App That Detects the Emotions Based On An Image")file = st.file_uploader("Please Upload an image of Person With Face", type=['jpg','png'])if file is None:st.text("Please upload an image file")else:image = Image.open(file)detector = FER(mtcnn=True)result = detector.detect_emotions(image)st.write(result)st.image(image, use_column_width=True)

Enregistrez le fichier Python avec Emotion_web.py.

Exécutez

streamlit run FILENAME.py

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Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!