从图像、视频和实时流中识别面部表情
CEREBRO8的Python项目详细描述
大脑
大脑是一个用于面部表情检测的python包，我们提供了8种情绪（快乐、惊讶、蔑视、悲伤、愤怒、厌恶、中立、恐惧）的准确率约为98%的训练模型，具有一个非常简单的界面，用于从图像、任何旋转的视频和实时流中检测。
文档
示例 在这个例子中，我们得到一个图像，预测一种情绪，然后用这种情绪保存它。
frominterfaceimportvideo_streamasvsfrominterfaceimportprocess_imageaspidefmain():im=cv2.imread("interface/7.jpg")items=pi.extract_faces_emotions(im)im=pi.mark_faces_emotions(im)cv2.imwrite("interface/77.jpg",im)cv2.imshow("detected emotions",im)cv2.waitKey(0)if__name__=='__main__':main()
安装 脑波依赖于一些python包，一旦安装脑波，任何丢失的模块都会自动安装， 对于ffmpeg使用此link。
手动安装：从PyPI或github（如果需要开发版本）下载源代码，克隆项目，然后在终端中使用此命令进行安装。
$ (sudo) python setup.py install
安装pip：如果安装了pip，只需在终端中键入：
$ (sudo) pip install CEREBRO8使用模型：一旦安装了大脑，就必须从这个link和完整模型link下载我们经过培训的模型，然后将它们添加到名为saved-models的新文件夹中。
使用Landmark：如果要使用Landmark功能提取程序，则必须使用此路径中的link以68点下载此文件Landmark
saved-models/face-landmarks“在保存的模型中创建名为landmarks的新文件夹”
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