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瞬間表情力テスト

Primary LanguagePythonMIT LicenseMIT

瞬間表情力テスト

概要

自分の顔の周りが青い矩形で囲まれます、黄色（Happy）かオレンジ（Angry）の矩形も表示されます。
その矩形の枠の中に色に合わせた表情で顔を映してください。
この映すスピードと表情力（何％の割合で表情を再現できているか）をスコア化します。
CPUでもサクサク動くのでお手軽です。（CPUで動かす場合は下の注意を読んでから）

test

  • Time Limit: 制限時間
  • Count: 正解数
  • Something: お題の表情(Happy or Angry)
  • SCORE: スコア

ルール

  • 制限時間は1分間
  • スコアが高ければ高いほど良い（瞬発表情力がある）
  • 1人用
  • カメラに向かって正面に顔を映さないと認識されないことがあるので正面に立ちましょう

使い方

とりあえず実行するには

  1. 環境を整える
  2. EmoPyのコードを少し改良する（下を参考に）
  3. run.pyを実行(TensorFlowがgpu版であればMain()のgpu引数をTrueに、cpu版であればFalse)

ランキング機能

np.arrayの2次元配列です。1列目に名前、2列目にスコアが入っていてスコアでソートされるようになっています。
csvにしなかったのは余計なライブラリを使いたくなかったからなので、余力があればcsvにしてみてください。（難しくはない）

その他

使用環境

  • Python3.6(EmoPyが3.6じゃないと動かない)

そして、以下のスクリプトをターミナルで実行します。

$ pip install EmoPy
$ pip uninstall scipy
$ pip install scipy==1.1.0

【重要】EmoPyのコードの変更

予測値が返ってくるように少し改良させる。ファイルパスは環境によって異なるが、anacondaを使っている場合は下のパス通りのところにあるはず。

" /home/username/anaconda3/envs/deep36/lib/python3.6/site-packages/EmoPy/src/fermodel.py
60行目
# self._print_prediction(prediction[0]) # past
memo = self._print_prediction(prediction[0]) # add
return memo # add
60行目をコメントアウトし、後ろの2行を追加。
113行目に
return [str(dominant_emotion), normalized_prediction[self.emotion_map[emotion]] * 100]
を追加。
実行結果が返ってくるように改良した。"

main.pyから引用

コマンドラインで動かす場合

main.pyの41行目

self.cascade_file = "haarcascade_frontalface_alt.xml"

コマンドラインで実行する場合はこのパスを絶対パスにしてください。
PyCharm等のIDEで動かすのであればこの相対パスのままで構いません。