From f525c2498330130e4f2f702c1806d648df17f55b Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Rajatku301999mar <58697453+Rajatku301999mar@users.noreply.github.com>
Date: Sun, 25 Aug 2024 01:05:29 +0530
Subject: [PATCH] face sentiment analysis
---
.../TestEmotionDetectorcheck.py | 51 +
.../TrainEmotionDetectorcheck.py | 65 +
.../haarcascade_frontalface_default.xml | 33314 ++++++++++++++++
.../model/emotion_model.h5 | Bin 0 -> 9412808 bytes
.../model/emotion_model.json | 1 +
...ttonbro-studio-3198345-1920x1080-25fps.mp4 | Bin 0 -> 5211019 bytes
Face Sentiment Analysis/requirements.txt | 42 +
7 files changed, 33473 insertions(+)
create mode 100644 Face Sentiment Analysis/TestEmotionDetectorcheck.py
create mode 100644 Face Sentiment Analysis/TrainEmotionDetectorcheck.py
create mode 100644 Face Sentiment Analysis/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml
create mode 100644 Face Sentiment Analysis/model/emotion_model.h5
create mode 100644 Face Sentiment Analysis/model/emotion_model.json
create mode 100644 Face Sentiment Analysis/pexels-cottonbro-studio-3198345-1920x1080-25fps.mp4
create mode 100644 Face Sentiment Analysis/requirements.txt
diff --git a/Face Sentiment Analysis/TestEmotionDetectorcheck.py b/Face Sentiment Analysis/TestEmotionDetectorcheck.py
new file mode 100644
index 00000000000..f49563d5067
--- /dev/null
+++ b/Face Sentiment Analysis/TestEmotionDetectorcheck.py
@@ -0,0 +1,51 @@
+import cv2
+import numpy as np
+from keras.models import model_from_json
+import tensorflow.compat.v1 as tf
+
+emotion_dict = {0: "Angry", 1: "Disgusted", 2: "Fearful", 3: "Happy", 4: "Neutral", 5: "Sad", 6: "Surprised"}
+
+# load json and create model
+json_file = open('model/emotion_model.json', 'r')
+loaded_model_json = json_file.read()
+json_file.close()
+emotion_model = model_from_json(loaded_model_json)
+
+# load weights into new model
+emotion_model.load_weights("model/emotion_model.h5")
+print("Loaded model from disk")
+
+# start the webcam feed
+#cap = cv2.VideoCapture(0)
+# start the video
+cap = cv2.VideoCapture("pexels-cottonbro-studio-3198345-1920x1080-25fps.mp4")
+
+while True:
+ # Find haar cascade to draw bounding box around face
+ ret, frame = cap.read()
+ frame = cv2.resize(frame, (1280, 720))
+ if not ret:
+ break
+ face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
+ gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+
+ # detect faces available on camera
+ num_faces = face_detector.detectMultiScale(gray_frame, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
+
+ # take each face available on the camera and Preprocess it
+ for (x, y, w, h) in num_faces:
+ cv2.rectangle(frame, (x, y-50), (x+w, y+h+10), (0, 255, 0), 4)
+ roi_gray_frame = gray_frame[y:y + h, x:x + w]
+ cropped_img = np.expand_dims(np.expand_dims(cv2.resize(roi_gray_frame, (48, 48)), -1), 0)
+
+ # predict the emotions
+ emotion_prediction = emotion_model.predict(cropped_img)
+ maxindex = int(np.argmax(emotion_prediction))
+ cv2.putText(frame, emotion_dict[maxindex], (x+5, y-20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2, cv2.LINE_AA)
+
+ cv2.imshow('Emotion Detection', frame)
+ if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
+ break
+
+cap.release()
+cv2.destroyAllWindows()
diff --git a/Face Sentiment Analysis/TrainEmotionDetectorcheck.py b/Face Sentiment Analysis/TrainEmotionDetectorcheck.py
new file mode 100644
index 00000000000..395e29a205a
--- /dev/null
+++ b/Face Sentiment Analysis/TrainEmotionDetectorcheck.py
@@ -0,0 +1,65 @@
+import cv2
+from keras.models import Sequential
+from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Dropout, Flatten
+from keras.optimizers import Adam
+from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
+import tensorflow.compat.v1 as tf
+
+# Initialize image data generator with rescaling
+train_data_gen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
+validation_data_gen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
+
+# Preprocess all test images
+train_generator = train_data_gen.flow_from_directory(
+ 'data/train',
+ target_size=(48, 48),
+ batch_size=64,
+ color_mode="grayscale",
+ class_mode='categorical')
+
+# Preprocess all train images
+validation_generator = validation_data_gen.flow_from_directory(
+ 'data/test',
+ target_size=(48, 48),
+ batch_size=64,
+ color_mode="grayscale",
+ class_mode='categorical')
+
+# create model structure
+emotion_model = Sequential()
+
+emotion_model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(48, 48, 1)))
+emotion_model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
+emotion_model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
+emotion_model.add(Dropout(0.25))
+
+emotion_model.add(Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
+emotion_model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
+emotion_model.add(Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
+emotion_model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
+emotion_model.add(Dropout(0.25))
+
+emotion_model.add(Flatten())
+emotion_model.add(Dense(1024, activation='relu'))
+emotion_model.add(Dropout(0.5))
+emotion_model.add(Dense(7, activation='softmax'))
+
+cv2.ocl.setUseOpenCL(False)
+
+emotion_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0001, decay=1e-6), metrics=['accuracy'])
+
+# Train the neural network/model
+emotion_model_info = emotion_model.fit_generator(
+ train_generator,
+ steps_per_epoch=28709 // 64,
+ epochs=50,
+ validation_data=validation_generator,
+ validation_steps=7178 // 64)
+
+# save model structure in jason file
+model_json = emotion_model.to_json()
+with open("emotion_model.json", "w") as json_file:
+ json_file.write(model_json)
+
+# save trained model weight in .h5 file
+emotion_model.save_weights('emotion_model.h5')
diff --git a/Face Sentiment Analysis/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml b/Face Sentiment Analysis/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml
new file mode 100644
index 00000000000..cbd1aa89e92
--- /dev/null
+++ b/Face Sentiment Analysis/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml
@@ -0,0 +1,33314 @@
+
+
+
+BOOST
+ HAAR
+ 24
+ 24
+
+ 211
+
+ 0
+ 25
+
+ <_>
+ 9
+ -5.0425500869750977e+00
+
+ <_>
+
+ 0 -1 0 -3.1511999666690826e-02
+
+ 2.0875380039215088e+00 -2.2172100543975830e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 1 1.2396000325679779e-02
+
+ -1.8633940219879150e+00 1.3272049427032471e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 2 2.1927999332547188e-02
+
+ -1.5105249881744385e+00 1.0625729560852051e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 3 5.7529998011887074e-03
+
+ -8.7463897466659546e-01 1.1760339736938477e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 4 1.5014000236988068e-02
+
+ -7.7945697307586670e-01 1.2608419656753540e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 5 9.9371001124382019e-02
+
+ 5.5751299858093262e-01 -1.8743000030517578e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 6 2.7340000960975885e-03
+
+ -1.6911929845809937e+00 4.4009700417518616e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 7 -1.8859000876545906e-02
+
+ -1.4769539833068848e+00 4.4350099563598633e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 8 5.9739998541772366e-03
+
+ -8.5909199714660645e-01 8.5255599021911621e-01
+ <_>
+ 16
+ -4.9842400550842285e+00
+
+ <_>
+
+ 0 -1 9 -2.1110000088810921e-02
+
+ 1.2435649633407593e+00 -1.5713009834289551e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 10 2.0355999469757080e-02
+
+ -1.6204780340194702e+00 1.1817760467529297e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 11 2.1308999508619308e-02
+
+ -1.9415930509567261e+00 7.0069098472595215e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 12 9.1660000383853912e-02
+
+ -5.5670100450515747e-01 1.7284419536590576e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 13 3.6288000643253326e-02
+
+ 2.6763799786567688e-01 -2.1831810474395752e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 14 -1.9109999760985374e-02
+
+ -2.6730210781097412e+00 4.5670801401138306e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 15 8.2539999857544899e-03
+
+ -1.0852910280227661e+00 5.3564202785491943e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 16 1.8355000764131546e-02
+
+ -3.5200199484825134e-01 9.3339198827743530e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 17 -7.0569999516010284e-03
+
+ 9.2782098054885864e-01 -6.6349899768829346e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 18 -9.8770000040531158e-03
+
+ 1.1577470302581787e+00 -2.9774799942970276e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 19 1.5814000740647316e-02
+
+ -4.1960600018501282e-01 1.3576040267944336e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 20 -2.0700000226497650e-02
+
+ 1.4590020179748535e+00 -1.9739399850368500e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 21 -1.3760800659656525e-01
+
+ 1.1186759471893311e+00 -5.2915501594543457e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 22 1.4318999834358692e-02
+
+ -3.5127198696136475e-01 1.1440860033035278e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 23 1.0253000073134899e-02
+
+ -6.0850602388381958e-01 7.7098500728607178e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 24 9.1508001089096069e-02
+
+ 3.8817799091339111e-01 -1.5122940540313721e+00
+ <_>
+ 27
+ -4.6551899909973145e+00
+
+ <_>
+
+ 0 -1 25 6.9747000932693481e-02
+
+ -1.0130879878997803e+00 1.4687349796295166e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 26 3.1502999365329742e-02
+
+ -1.6463639736175537e+00 1.0000629425048828e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 27 1.4260999858379364e-02
+
+ 4.6480301022529602e-01 -1.5959889888763428e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 28 1.4453000389039516e-02
+
+ -6.5511900186538696e-01 8.3021801710128784e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 29 -3.0509999487549067e-03
+
+ -1.3982310295104980e+00 4.2550599575042725e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 30 3.2722998410463333e-02
+
+ -5.0702601671218872e-01 1.0526109933853149e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 31 -7.2960001416504383e-03
+
+ 3.6356899142265320e-01 -1.3464889526367188e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 32 5.0425000488758087e-02
+
+ -3.0461400747299194e-01 1.4504129886627197e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 33 4.6879000961780548e-02
+
+ -4.0286201238632202e-01 1.2145609855651855e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 34 -6.9358997046947479e-02
+
+ 1.0539360046386719e+00 -4.5719701051712036e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 35 -4.9033999443054199e-02
+
+ -1.6253089904785156e+00 1.5378999710083008e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 36 8.4827996790409088e-02
+
+ 2.8402999043464661e-01 -1.5662059783935547e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 37 -1.7229999648407102e-03
+
+ -1.0147459506988525e+00 2.3294800519943237e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 38 1.1562199890613556e-01
+
+ -1.6732899844646454e-01 1.2804069519042969e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 39 -5.1279999315738678e-02
+
+ 1.5162390470504761e+00 -3.0271100997924805e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 40 -4.2706999927759171e-02
+
+ 1.7631920576095581e+00 -5.1832001656293869e-02
+ <_>
+
+ 0 -1 41 3.7178099155426025e-01
+
+ -3.1389200687408447e-01 1.5357979536056519e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 42 1.9412999972701073e-02
+
+ -1.0017599910497665e-01 9.3655401468276978e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 43 1.7439000308513641e-02
+
+ -4.0379899740219116e-01 9.6293002367019653e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 44 3.9638999849557877e-02
+
+ 1.7039099335670471e-01 -2.9602990150451660e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 45 -9.1469995677471161e-03
+
+ 8.8786798715591431e-01 -4.3818700313568115e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 46 1.7219999572262168e-03
+
+ -3.7218600511550903e-01 4.0018901228904724e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 47 3.0231000855565071e-02
+
+ 6.5924003720283508e-02 -2.6469180583953857e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 48 -7.8795999288558960e-02
+
+ -1.7491459846496582e+00 2.8475299477577209e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 49 2.1110000088810921e-03
+
+ -9.3908101320266724e-01 2.3205199837684631e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 50 2.7091000229120255e-02
+
+ -5.2664000540971756e-02 1.0756820440292358e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 51 -4.4964998960494995e-02
+
+ -1.8294479846954346e+00 9.9561996757984161e-02
+ <_>
+ 32
+ -4.4531588554382324e+00
+
+ <_>
+
+ 0 -1 52 -6.5701000392436981e-02
+
+ 1.1558510065078735e+00 -1.0716359615325928e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 53 1.5839999541640282e-02
+
+ -1.5634720325469971e+00 7.6877099275588989e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 54 1.4570899307727814e-01
+
+ -5.7450097799301147e-01 1.3808720111846924e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 55 6.1389999464154243e-03
+
+ -1.4570560455322266e+00 5.1610302925109863e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 56 6.7179999314248562e-03
+
+ -8.3533602952957153e-01 5.8522200584411621e-01
+ <_>
+
+ 0 -1 57 1.8518000841140747e-02
+
+ -3.1312099099159241e-01 1.1696679592132568e+00
+ <_>
+
+ 0 -1 58 1.9958000630140305e-02
+
+ -4.3442600965499878e-01 9.5446902513504028e-01
+ <_>
+
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