编译来自面部表情识别的结果

Question

我正在运行面部表情识别，它可以实时给出预测的表情。目前，它将显示从视频中识别出的面部表情

此代码位于For循环下

  predictions = model.predict(img_pixls) 

 #index array 0: angry, 1:disgust, 2:fear, 3:happy, 4:sad, 5:surprise, 6:neutral

  index = np.argmax(predictions[0])

Based on the returns I will be getting the index as it predicts each facial expression.

我如何让系统运行一段时间，并根据正读数和负读数分组计数？我想把0，1，2，4分为阴性，3，5，6分为阳性。如果实时读数为（4,4,3,1,0,3,3,6,6），我希望系统在按下enter键暂停For循环并再次按下enter键时继续读取后，根据读数是否为正返回结果

4 (2), 
3 (3)
1 (1)
0 (1)
6 (3)
Positive (6) Negative (4)

谢谢

Answer 1

你可以这样做

位置列表=[3,5,6] 负列表=[0,1,2,4]

然后： 总体得分=0 如果位置列表中有索引： 分数+=1 如果索引位于neg_列表中： 分数-=1

然后循环遍历所有返回的索引

返回分数最终会给你一个正值、零值或负值