A análise de atributos faciais usando o DeepFace é muito simples e pode ser implementada com apenas algumas linhas de código. Abaixo estão instruções detalhadas passo a passo:
1. instale a biblioteca DeepFace:
Ele pode ser instalado diretamente via PyPI:
pip install deepface
Ou instale a partir da fonte:
git clone https://github.com/serengil/deepface.git
cd deepface
pip install -e .
2) Importe a biblioteca e use a função de análise:
Depois de importar o DeepFace, os atributos faciais podem ser analisados usando a função de análise. A função pode especificar atributos específicos a serem analisados, incluindo idade, gênero, emoção e raça.
from deepface import DeepFace
result = DeepFace.analyze(img_path="img.jpg",
actions=['age', 'gender', 'emotion', 'race'])
print(result)
3. visualizar os resultados das análises:
A função analyze retorna um dicionário que contém os resultados da análise de vários atributos. Exemplo:
- A idade seria o número estimado
- O gênero seria o valor da probabilidade de masculino/feminino
- As emoções dão pontuações para raiva, medo, felicidade e muitas outras emoções
- Race fornecerá distribuições de probabilidade para diferentes
Uso avançado:
Várias imagens também podem ser analisadas ao mesmo tempo, usando o recurso de previsão em lote:
results = DeepFace.analyze(img_paths=["img1.jpg", "img2.jpg"],
actions=['age', 'gender', 'emotion', 'race'])
print(results)
Essa resposta foi extraída do artigoDeepFace: uma biblioteca Python leve para reconhecimento facial de idade, gênero, emoção e raçaO
