moodify

Обосноваться

(Больше не поддерживается)

Веб -приложение, которое использует снимок пользователя для обнаружения эмоций и использования этого, создает подходящий музыкальный плейлист. Этот проект был построен для ACM Month of Code, фактическое кодирование, проведенное примерно через 3 недели.

Прочитайте подробную статью о здании Moodify здесь: https://medium.com/@ajay.ns08/acm-month-of-code-2k17-building-moodify-d5d9e0c52ca7

Выполнение

Камера, музыкальный проигрыватель, сценарии для распознавания эмоций и базы данных были подключены и завернуты в веб -приложение с использованием колбы, используя маршруты для использования бэкэнда, подобного API, в то время как фронт обрабатывает пользователя.

Будучи экспериментальной настройкой, встроенной в такой короткий промежуток времени, пользовательский интерфейс и поток потребует нескольких исправлений перед развертыванием.

Установка

У вас должен быть следующее предустановленное:

• OpenCV
• Mongodb
• Файлы данных предиктора DLIB должны быть размещены в данных/
• Файлы данных HAAR CASCADES, которые будут размещены в данных/
• Питон 2
• Файлы/mp3 и файлы/IMG хранить музыкальные данные и искусство альбома

Предпочтительно настроить виртуальную env, и тогда вам просто нужно установить пакеты:

pip install -r requirements.txt

Убедитесь, что у вас есть MongoDB, работающий для размещения базы данных. Также запустите простой HTTP -сервер для обслуживания файлов/ папки по адресу Localhost: 8000

 cd files
python -m SimpleHTTPServer

Начните программу

python app.py

Откройте веб -приложение из браузера по адресу localhost: 5000

Технологии

Внешний интерфейс

• Angularjs: JavaScript Framework для программирования музыкального проигрывателя.
• Materialize: CSS Framework для кожи приложения на основе дизайна материала Google.
• WebCamjs: библиотека JavaScript для захвата изображений
• Angular Soundmanager 2: добавляет функциональность музыки для AngularJs с использованием API SoundManager 2

Бэкэнд

• Колба: MicroFramework для Python для построения веб -приложений
• OPENCV: компьютерное зрение с открытым исходным кодом, используемое здесь для распознавания лиц, анализа и идентификации эмоций.
• Несколько библиотек машинного обучения, используемых вместе с OpenCV, такими как DLIB, Numpy, Scikit

Отдельные компоненты

• NG-MusicPlayer: компонент музыкального проигрывателя, построенный на AngularJS и материализуется.
• Pyemotion Recognition: сценарий, используемый для обнаружения настроения из изображения с использованием библиотек OpenCV и машинного обучения.
• Pymusicmood: для автоматической классификации музыки в настроениях на основе параметров, извлеченных из API Spotify.
• Cam-App, Py-Flask-wa: начальный код при настройке сервера кулачкового и колба