10 行のコードで顔の感情を簡単に検出するにはどうすればよいでしょうか?

顔の表情は人間の内面の感情を表します。これらは、その人が怒っているのか、悲しいのか、幸せなのか、それとも正常なのかを識別するのに役立ちます。医学研究者は、顔の感情を利用して人の精神的健康状態を検出し、理解することもできます。

人工知能は、人の感情を識別する上で大きな役割を果たします。畳み込みニューラル ネットワークの助けを借りて、画像やライブビデオに基づいてその人の感情を識別できます。

Facial Expression Recognition は、より少ない労力とより少ないコード行で人の感情を検出するために使用できる Python ライブラリです。これは、Python で実装された Tensorflow と Keras ライブラリを使用したディープ ニューラル ネットワークで開発されました。使用されたデータセットは、Kaggle のコンペティション チャレンジ「Representation Learning: Facial Expression Recognition Challenge」からのものです。

#インストール

pip を使用して、ライブラリをローカル システムにインストールできます。以下のコマンドを実行して、ライブラリがインストールされていることを確認してください。

pip install per

依存関係:

OpenCV 3.2
• Tensorflow 1.7
Python 3.6

画像上の感情の予測

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)

emotion.py を使用して保存し、python情動.py を使用して実行するだけです。

出力:

[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})])]

リアルタイム予測用の Web アプリケーション コード

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)

Emotion _ web を使用します。 py Python ファイルを保存します。

実行

streamlit run FILENAME.py

URL をコピーしてブラウザに貼り付け、Web アプリケーションが実行中であることを確認します。

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