DeepFaceを使用した顔属性分析は非常に簡単で、わずか数行のコードで実装できます。以下に、ステップ・バイ・ステップで詳しく説明します：
1.DeepFace ライブラリをインストールします：
PyPI経由で直接インストールできる：
pip install deepface
またはソースからインストールする：
git clone https://github.com/serengil/deepface.git
cd deepface
pip install -e .
2.ライブラリをインポートし、analyze関数を使用する：
DeepFace をインポートした後、analyze 関数を使用して顔の属性を分析できます。この関数では、年齢、性別、感情、人種など、分析する特定の属性を指定できます。
from deepface import DeepFace
result = DeepFace.analyze(img_path="img.jpg",
actions=['age', 'gender', 'emotion', 'race'])
print(result)
3.分析結果を見る
analyze関数は、様々な属性を分析した結果を含む辞書を返す。例えば
- 年齢は推定数
- 性別は男性／女性の確率値である。
- 感情は、怒り、恐れ、幸福、その他多くの感情に点数を与える。
- レースでは、さまざまな確率分布が得られる。
高度な使用法：
バッチ予測機能を使えば、複数の画像を同時に分析することもできる：
results = DeepFace.analyze(img_paths=["img1.jpg", "img2.jpg"],
actions=['age', 'gender', 'emotion', 'race'])
print(results)
この答えは記事から得たものである。DeepFace: 顔の年齢、性別、感情、人種認識のための軽量Pythonライブラリについて
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