小米官宣：2023年上半年出貨量中國第一！
今日早間，小米電視官方微博帶來消息，稱2023年小米電視上半年出貨量達到了中國第一，同時還表示小米電視的巨屏風暴即將開始。“公布一個好消息2023年#小米電視上半年出貨量中國
面部表情展示人類內心的情感。它們幫助我們識別一個人是憤怒、悲傷、快樂還是正常。醫學研究人員也使用面部情緒來檢測和了解一個人的心理健康。
人工智能在識別一個人的情緒方面可以發揮很大的作用。在卷積神經網絡的幫助下，我們可以根據一個人的圖像或實時視頻來識別他的情緒。
Facial Expression Recognition 是一個 Python 庫，可用于以更少的努力和更少的代碼行檢測一個人的情緒。它是使用 Python 中實現的 Tensorflow 和 Keras 庫通過深度神經網絡開發的。其中使用的數據集來自表示學習中的 Kaggle 競賽挑戰：面部表情識別挑戰。
我們可以使用 pip 在本地系統中安裝庫。只需運行下面的命令，就會看到您的庫正在安裝。
pip install per依賴項：
from fer import FERimport matplotlib.pyplot as plt img = plt.imread("img.jpg")detector = FER(mtcnn=True)print(detector.detect_emotions(img))plt.imshow(img)使用 emotion.py 保存并簡單地使用 python emotion.py 運行它。
輸出：
[OrderedDict([(‘box’, (160, 36, 99, 89)), (’emotions’, {‘angry’: 0.0, ‘disgust’: 0.0, ‘fear’: 0.0, ‘happy’: 1.0, ‘sad’: 0.0, ‘surprise’: 0.0, ‘neutral’: 0.0})])]
實時預測的 Web 應用程序代碼
from fer import FERimport matplotlib.pyplot as pltimport streamlit as stfrom PIL import Image, ImageOpsst.write('''# Emotion Detector''')st.write("A Image Classification Web App That Detects the Emotions Based On An Image")file = st.file_uploader("Please Upload an image of Person With Face", type=['jpg','png'])if file is None: st.text("Please upload an image file")else: image = Image.open(file) detector = FER(mtcnn=True) result = detector.detect_emotions(image) st.write(result) st.image(image, use_column_width=True)用 Emotion _ web.py 保存 Python 文件。
streamlit run FILENAME.py
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