Update app.py

app.py

@@ -1,3 +1,9 @@
+import os
+
+# Configurar variables de entorno para DeepFace ANTES de importar
+os.environ['HOME'] = '/tmp'
+os.environ['DEEPFACE_HOME'] = '/tmp/.deepface'
+
 from flask import Flask, request, jsonify
 from flask_cors import CORS
 import cv2
@@ -6,7 +12,6 @@ import numpy as np
 import base64
 from io import BytesIO
 from PIL import Image
-import os
 
 app = Flask(__name__)
 CORS(app)
@@ -43,7 +48,7 @@ def predict_emotion():
         # convertir a escala de grises
         gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
         # convertir a RGB para DeepFace
-        rgb_frame = cv2.cvtColor(gray_frame, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
+        rgb_frame = cv2.cvtColor(gray_frame, cv2.COLOR_GRAY2RGB)    
         # detectar rostros en el frame
         faces = face_cascade.detectMultiScale(
             gray_frame, 
@@ -59,14 +64,14 @@ def predict_emotion():
         # si se detectaron rostros
         if len(faces) > 0:
             for (x, y, w, h) in faces:
-                #eExtraer la región del rostro
-                face_roi = rgb_frame[y:y + h, x:x + w]
+                # extraer la región del rostro
+                face_roi = rgb_frame[y:y + h, x:x + w]          
                 # realizar análisis de emoción
                 result = DeepFace.analyze(
                     face_roi, 
                     actions=['emotion'], 
                     enforce_detection=False
-                ) 
+                )           
                 # determinar la emoción dominante
                 emocion = result[0]['dominant_emotion']
                 all_emotions = result[0]['emotion']