Como ganhar R$ 2000 com Python em 10 minutos.

Neste vídeo, vou mostrar como é possível ganhar R$2000 em apenas 10 minutos com um trabalho de freelancer real! Estou compartilhando com vocês um projeto disponível no site Freelancer.com.br que envolve o desenvolvimento de um sistema de processamento de imagens digitais para análise facial em tempo real.

Tarefa do Trabalho:
Preciso da sua ajuda e consultoria no desenvolvimento de um sistema de análise facial que será implementado em Python. O projeto é composto por três partes principais: um detector facial, um sistema para detecção de landmarks faciais e, por fim, um estimador de postura facial.

Pré-requisitos:
Para participar deste projeto, é importante que você tenha experiência comprovada em trabalhar com visão computacional e sistemas de processamento de imagens digitais. Será necessário conhecimento em técnicas como face detection, landmark detection, entre outras.

Código do Projeto:
Neste vídeo, você verá um código de exemplo que demonstra como utilizar a biblioteca Python para análise facial. O código utiliza uma variedade de ferramentas, como 'gesichtfinder' para obter informações das faces, 'a_cv_imwrite_imread_plus' para manipulação de imagens e 'PrettyColorPrinter' para melhor visualização dos resultados. Além disso, o projeto também faz uso do modelo 'hsemotion_onnx' para reconhecimento de emoções faciais.

Não perca esta oportunidade incrível de ganhar dinheiro enquanto desenvolve suas habilidades em visão computacional e processamento de imagens!

Se você gostou do vídeo e deseja mais conteúdos como este, não esqueça de deixar o seu like, compartilhar com seus amigos e se inscrever no canal para receber atualizações sobre novos trabalhos de freelancer e projetos empolgantes!

Agora é com você! Vamos juntos nessa jornada rumo ao sucesso no mundo do desenvolvimento de software e da visão computacional. Boa sorte e até o próximo vídeo!

import pandas as pd
from gesichtfinder import get_faces
from a_cv_imwrite_imread_plus import open_image_in_cv
from PrettyColorPrinter import add_printer
add_printer(1)
import cv2
from hsemotion_onnx.facial_emotions import HSEmotionRecognizer

model_name = 'enet_b0_8_best_afew'
fer = HSEmotionRecognizer(model_name=model_name)

def get_face_emo(im):
im = open_image_in_cv(im, channels_in_output=3)
df = get_faces(img=im, cut_out_faces=True, backends=('retinaface',))
emotion_scores = df.apply(lambda x: fer.predict_emotions(x.faces, logits=False), result_type='expand', axis=1)
emotion_scores.columns = ['emotion', 'emotion_score']
return pd.concat([df, emotion_scores], axis=1)

df = get_face_emo(r"C:\Users\hansc\Desktop\bi.png")
for key, item in df.iterrows():
cv2.imwrite(fr'C:\piccheck\{str(key).zfill(6)}.png', item['faces'])

https://github.com/HSE-asavchenko/face-emotion-recognition
https://pypi.org/project/deepface/
https://github.com/hansalemaos/gesichtfinder