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.
- 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.
Este proyecto depende de varias bibliotecas de Python:
Python 3.11
El siguiente proyecto usa las siguientes dependencias en las versiones:
- OpenCv [4.9.0.80]
- DeepFace [0.0.90]
- TensorFlow [2.16.1]
- Tkinter [0.1.0]
- PIL [10.3.0]
- 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 ```
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.
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.
Este proyecto está bajo licencia MIT. Para más detalles, consulta el archivo LICENSE incluido en este repositorio.