EmoNet 开源项目使用教程

EmoNet 开源项目使用教程

emonet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/em/emonet

1. 项目目录结构及介绍

EmoNet 项目的目录结构如下：

emonet/
├── emonet/
│   ├── images/
│   ├── pickles/
│   ├── pretrained/
│   ├── LICENSE.txt
│   ├── README.md
│   ├── demo.py
│   ├── demo_video.py
│   └── test.py
└── ...

目录结构介绍

• emonet/: 项目的主目录，包含所有核心代码和资源文件。
  • images/: 存放示例图片的目录。
  • pickles/: 存放预处理数据的目录。
  • pretrained/: 存放预训练模型的目录。
  • LICENSE.txt: 项目的许可证文件。
  • README.md: 项目的说明文档。
  • demo.py: 用于在单张图片上运行模型的脚本。
  • demo_video.py: 用于在视频上运行模型的脚本。
  • test.py: 用于评估预训练模型的脚本。

2. 项目启动文件介绍

demo.py

demo.py 是一个用于在单张图片上运行 EmoNet 模型的脚本。它可以帮助用户快速测试模型在特定图片上的表现。

使用方法

python demo.py --nclass 8 --image_path images/example.png

• --nclass 8: 指定使用8个情感类别的预训练模型。
• --image_path images/example.png: 指定输入图片的路径。

demo_video.py

demo_video.py 是一个用于在视频上运行 EmoNet 模型的脚本。它可以帮助用户在视频中实时检测和分析人脸表情。

使用方法

python demo_video.py --nclass 8 --video_path relative_path_to_your_video.mp4 --output_path output.mp4

• --nclass 8: 指定使用8个情感类别的预训练模型。
• --video_path relative_path_to_your_video.mp4: 指定输入视频的路径。
• --output_path output.mp4: 指定输出视频的路径。

3. 项目的配置文件介绍

EmoNet 项目没有显式的配置文件，但可以通过命令行参数来配置模型的运行。主要的配置参数包括：

• --nclass: 指定使用的情感类别数量（5或8）。
• --image_path: 指定输入图片的路径。
• --video_path: 指定输入视频的路径。
• --output_path: 指定输出视频的路径。

这些参数可以在运行 demo.py 和 demo_video.py 时通过命令行传递。

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通过以上步骤，您可以顺利地使用 EmoNet 项目进行人脸情感分析。希望本教程对您有所帮助！

emonet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/em/emonet