SayUp Vision - 감정 인식 및 얼굴 랜드마크 시각화

이 저장소는 SayUp 프로젝트의 Vision 모듈로, 다음 두 가지 핵심 기능을 제공합니다:

• 얼굴 감정 인식: 이미지 속 인물의 감정을 딥러닝 모델로 분류
• 입술 강조 얼굴 메쉬 시각화: Mediapipe를 활용하여 얼굴 랜드마크, 특히 입술을 시각적으로 강조

📂 주요 파일 설명

파일명	설명
face_emotion.py	이미지에서 얼굴을 감지하고 감정을 예측하는 코드입니다. huggingface의 사전 학습 모델을 사용합니다.
face_mesh_lips.py	Mediapipe Face Mesh를 활용하여 얼굴 랜드마크를 시각화하며, 입술 부분은 빨간색으로 강조합니다.

감정 분류 모델 (face_emotion.py)

• 사용 모델: dima806/facial_emotions_image_detection
• 감정 클래스:
  • 😢 sad
  • 🤢 disgust
  • 😠 angry
  • 😐 neutral
  • 😨 fear
  • 😲 surprise
  • 😄 happy

예시 코드 실행

python face_emotion.py

출력 예시

Predicted emotion: happy
Bounding box: (x, y, w, h)

얼굴 메쉬 + 입술 강조 (face_mesh_lips.py)

• Mediapipe의 Face Mesh 기능 사용
• 전체 얼굴 랜드마크 표시 + 입술 영역은 빨간색으로 강조

예시 코드 출력

python face_mesh_lips.py

출력

matplotlib으로 랜드마크가 시각화된 이미지 창 표시

📦 의존 라이브러리 설치

pip install -r requirements.txt

필요 패키지

• mediapipe
• torch
• transformers
• opencv-python
• matplotlib
• numpy

💡 참고

• emotions/, __pycache__/, models/__pycache__/ 등은 .gitignore로 관리됩니다.
• 이미지는 img.jpg 파일로 테스트합니다. 원하는 이미지 경로로 변경하세요.

📸 결과 예시

얼굴 메쉬 예시	감정 예측 예시