Mona Lisa

Este proyecto utiliza inteligencia artificial para detectar emociones en tiempo real a través de una webcam. Según la emoción detectada en la persona, se muestra una imagen correspondiente de la Mona Lisa con la emoción reflejada.

Características

• Detección de Emociones en Tiempo Real: Utiliza la cámara web para analizar las emociones faciales del usuario.
• Cambio Dinámico de Imagen: Cambia la imagen de la Mona Lisa según la emoción detectada.
• Interfaz Gráfica de Usuario: Dos ventanas que muestran la captura de la webcam y la Mona Lisa emocionalmente correspondiente.

Dependencias

Este proyecto depende de varias bibliotecas de Python:

Python 3.11

El siguiente proyecto usa las siguientes dependencias en las versiones:

1. OpenCv [4.9.0.80]
2. DeepFace [0.0.90]
3. TensorFlow [2.16.1]
4. Tkinter [0.1.0]
5. PIL [10.3.0]
6. tf-keras [2.16.0]

• OpenCV: Para la captura y manipulación de imágenes de la webcam.
• DeepFace: Para el análisis de emociones en tiempo real.
• TensorFlow: Requerido por DeepFace.
• Tkinter: Para la creación de la interfaz gráfica.
• PIL: Para la manipulación de imágenes dentro de Tkinter.

Para instalar todas las dependencias necesarias, puedes usar el siguiente comando:

```bash pip install opencv-python tensorflow deepface tkinter Pillow tf-keras ```

Estructura del Proyecto

El proyecto está estructurado en los siguientes archivos principales:

• app.py: Contiene la lógica principal del programa, incluyendo la captura de webcam, detección de emociones y la interfaz gráfica.
• mona_lisa_images/: Directorio que contiene las diferentes imágenes de la Mona Lisa con varias expresiones emocionales.

Uso

Para ejecutar la aplicación, simplemente corre el siguiente comando en tu terminal:

```bash python app.py ```

Asegúrate de que tu webcam esté conectada y funcional antes de ejecutar la aplicación.

Licencia

Este proyecto está bajo licencia MIT. Para más detalles, consulta el archivo LICENSE incluido en este repositorio.