moodify

Moodify

(Nicht mehr aufrechterhalten)

Ein WebApp, der einen Schnappschuss des Benutzers verwendet, um Emotionen zu erkennen und diese zu verwenden, generieren Sie eine geeignete Musik -Wiedergabeliste. Dieses Projekt wurde für den ACM -Codemonat erstellt, der in etwa 3 Wochen die tatsächliche Codierung durchgeführt hat.

Lesen Sie den detaillierten Artikel zum Erstellen von Moodify hier: https://medium.com/@ajay.ns08/acm-month-of-code-2k17-building-moodify-d5d9e0c52ca7

Durchführung

Die CAM, der Musikplayer, die Skripte für die Emotionserkennung und die Datenbank wurden verwendet und in eine WebApp verwandt, wobei Routen verwendet wurden, um das Backend wie eine API zu verwenden, während der Frontend den Benutzer verarbeitet.

Da ein experimenteller Setup in so kurzer Zeitspanne eingebaut ist, würde die Benutzeroberfläche und der Fluss vor der Bereitstellung mehrere Korrekturen erfordern.

Installation

Sie sollten die folgenden vorinstallierten:

• Opencv
• MongoDb
• DLIB -Prädiktordatendateien, die in Daten platziert werden sollen/
• Haar Cascades Datendateien, die in Daten platziert werden sollen/
• Python 2
• Dateien/MP3- und Dateien/IMG speichern die Musikdaten und das Album -Kunstkunst

Richten Sie vorzugsweise eine virtuelle Umgebung ein und dann müssen Sie nur Pakete installieren:

pip install -r requirements.txt

Stellen Sie sicher, dass MongoDB zum Hosting der Datenbank ausgeführt wird. Führen Sie außerdem einen einfachen HTTP -Server aus, um den Dateien/ den Ordner bei Localhost zu bedienen: 8000

 cd files
python -m SimpleHTTPServer

Starten Sie das Programm

python app.py

Öffnen Sie den WebApp vom Browser bei Localhost: 5000

Technologien

Frontend

• AngularJS: JavaScript -Framework für die Programmierung des Musikplayers.
• Materialise: CSS -Framework zum Enthäuten der App basierend auf Googles Materialdesign.
• Webcamjs: JavaScript -Bibliothek für die Bildaufnahme
• Angular SoundManager 2: Fügt Musikplayer -Funktionalität für AngularJs mit der SoundManager 2 -API hinzu

Backend

• Flask: Ein Mikroframework für Python für Web App Building
• OpenCV: Open Source Computer Vision, hier für Gesichtserkennung, Analyse und Emotionsidentifikation verwendet.
• Ein paar Bibliotheken für maschinelles Lernen, die zusammen mit OpenCV verwendet werden, wie DLIB, Numpy, Scikit

Einzelkomponenten

• ng-musicplayer: Die Musikplayer-Komponente, die auf AngularJs baut und materialisiert.
• PyemotionRecognition: Das Skript, das zur Erkennung der Stimmung aus einem Bild mithilfe von OpenCV- und maschinellen Lernbibliotheken verwendet wird.
• PymusicMood: Für die automatische Klassifizierung von Musik in Stimmungen basierend auf Parametern, die von der Spotify -API extrahiert wurden.
• CAM-App, Py-Flask-WA: Erstcode beim Einrichten des Cam- und Flask-Servers