将图像或视频/流作为输入，并返回检测到的人脸和情绪。
id-fer的Python项目详细描述
面部表情识别器
给函数一个输入，它将返回检测到的人脸和表情预测的字典。在
关于
这是一个python3cli，用于使用Keras和OpenCV进行面部表情识别（FER）。在
此项目使用haarcascadexml进行面部检测。在
我们建议对此应用程序使用our model，但您也可以使用自己的应用程序。如果你愿意的话，这个项目可以很容易地修改成其他类型的对象检测。在
如果你参与这个项目，请提供社区认为有用的任何修复或特性。所有请购单将通过我们工程团队的一名成员进行。在
请遵循GitHub的错误报告模板。在
安装
注意这需要安装Tensorflow 2+
使用pip
$ pip3 install fer-capture
来源
$ git clone git@github.com:IntrospectData/id-fer-capture.git
$ python3 -m venv env
$ source env/bin/activate
{cd5}
- 要包括tensorflow：
id-fer_capture[cpu]用于基于cpu的tensorflowid-fer_capture[gpu]基于gpu的tensorflow
使用：
>>>fromfer_capture.mainimportcheck_stream>>>fromfer_capture.mainimportcheck_image>>>check_stream("/mnt/storage/face_test.mp4")[{'faces':{...}},...]>>>check_image("/mnt/storage/face.jpeg"){'faces':{...}}
将参数show=True附加到任意一个函数以显示窗口。在此模式下，您可以按住任何键以更新帧。在
- 项目
标签：
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