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@@ -0,0 +1,59 @@
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import cv2
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+
import numpy as np
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+
import gradio as gr
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+
from deepface import DeepFace
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+
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+
# Berta: Não precisamos mais instalar dependências manualmente aqui,
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+
# isso vai num arquivo chamado requirements.txt no Space!
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+
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+
def detect_emotion(image):
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+
"""
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+
Função que recebe uma imagem da webcam (numpy array),
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| 12 |
+
detecta emoções e devolve a imagem desenhada.
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+
"""
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+
if image is None:
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+
return None
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+
# O Gradio já entrega a imagem em RGB, o OpenCV usa BGR
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+
# Mas o DeepFace aceita bem. Vamos converter para desenhar as caixas corretamente.
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img_bgr = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
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+
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| 21 |
+
try:
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+
# Detecção
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+
results = DeepFace.analyze(img_bgr,
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actions=['emotion'],
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+
detector_backend='opencv', # Ou yolov8 se instalar
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+
enforce_detection=False,
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+
silent=True)
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| 28 |
+
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+
# Desenhar resultados (Simplificado para o exemplo)
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+
for face in results:
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+
region = face['region']
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| 32 |
+
x, y, w, h = region['x'], region['y'], region['w'], region['h']
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| 33 |
+
emotion = face['dominant_emotion']
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| 34 |
+
score = face['emotion'][emotion]
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| 35 |
+
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| 36 |
+
# Desenha retângulo
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+
cv2.rectangle(img_bgr, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
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+
cv2.putText(img_bgr, f"{emotion} ({score:.1f}%)", (x, y-10),
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| 39 |
+
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
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+
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| 41 |
+
except Exception as e:
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+
print(f"Erro: {e}")
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+
pass
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+
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+
# Converte de volta para RGB para exibir no Gradio
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+
return cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)
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+
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| 48 |
+
# Interface Gráfica com Gradio
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+
# Berta: Aqui está a mágica. O 'stream' ativa a webcam contínua.
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iface = gr.Interface(
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+
fn=detect_emotion,
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| 52 |
+
inputs=gr.Image(sources=["webcam"], streaming=True),
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| 53 |
+
outputs="image",
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| 54 |
+
live=True,
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| 55 |
+
title="Detector de Emoções do Gabrielzinho (Via Berta 🤖)",
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description="Backend rodando DeepFace no Hugging Face Spaces."
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)
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+
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+
iface.launch()
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