Encontre sua Celebridade Parecida com você! Vídeo Tutorial
Tabela de Conteúdos
- Introdução
- Criação do Conjunto de Dados de Celebridades
- Comparar Imagens
- Verificar Semelhança
- Resultados
- Conclusão
Introdução
Neste artigo, vamos aprender como construir um aplicativo semelhante a um acampamento de celebridades com o Deep Face utilizando a linguagem de programação Python. A ideia é encontrar uma celebridade que se pareça com você por meio do reconhecimento facial. Antes de começarmos, é importante que você deixe seu like no vídeo, se inscreva no canal e ative o sininho para receber notificações sobre os próximos vídeos. Gostaríamos também de agradecer todo o apoio e incentivo que temos recebido dos nossos espectadores. Muito obrigado!
Criação do Conjunto de Dados de Celebridades
Antes de procurarmos uma celebridade parecida com você, precisamos criar um conjunto de dados de celebridades. Para este exemplo, iremos utilizar imagens dos personagens da série "The Big Bang Theory". Criei uma pasta com as imagens dos personagens e, em seguida, importei o módulo "Operating System" do Python para ler as imagens no nosso notebook.
import os
target_directory = "Big Bang Theory"
directories, _, file_names = next(os.walk(target_directory))
character_names = []
for file_name in file_names:
if ".jpg" in file_name:
character_names.append(file_name)
Comparar Imagens
Agora que temos o conjunto de dados de celebridades, vamos comparar cada imagem com a sua própria foto. Para isso, utilizaremos o Deep Face, uma biblioteca que nos permite verificar a similaridade entre duas imagens faciais.
from deepface import DeepFace
results = []
for character in character_names:
character_path = os.path.join(target_directory, character)
result = DeepFace.verify(character_path, "your_image.jpg", model_name='Facenet', distance_metric='euclidean')
results.append(result)
Verificar Semelhança
Após comparar todas as imagens, armazenamos as distâncias obtidas em um dicionário de similaridades. Em seguida, convertemos essas distâncias em um DataFrame do pandas para facilitar a visualização dos resultados.
import pandas as pd
similarities = {}
for i in range(len(character_names)):
similarities[character_names[i]] = results[i]['distance']
df = pd.DataFrame(similarities.items(), columns=['Character', 'Distance'])
df = df.sort_values(by='Distance')
print(df['Character'][0]) # Imagem do personagem mais semelhante a você
Resultados
Após executar o código, obtemos o nome da imagem do personagem que mais se assemelha a você. Plotamos essa imagem ao lado da sua própria foto para que você possa comparar. Os resultados podem variar dependendo da imagem utilizada, mas esperamos que você se divirta descobrindo qual celebridade é parecida com você!
Conclusão
Neste artigo, aprendemos como construir um aplicativo semelhante a um acampamento de celebridades utilizando o Deep Face em Python. Esperamos que você tenha se divertido e tenha encontrado o personagem que mais se assemelha a você. Lembre-se de deixar seu comentário e compartilhar seus resultados conosco. Até o próximo vídeo!
Highlights
- Aprenda como criar um aplicativo de reconhecimento facial utilizando o Deep Face
- Encontre a celebridade que mais se parece com você
- Utilize o Python para comparar imagens e obter as semelhanças
- Divirta-se descobrindo qual personagem da série "The Big Bang Theory" é parecido com você
FAQ
Q: Posso utilizar outras imagens de celebridades além das da série "The Big Bang Theory"?
R: Sim, você pode utilizar qualquer conjunto de imagens de celebridades que desejar. Basta substituir as imagens da pasta "Big Bang Theory" pelas imagens desejadas.
Q: É possível utilizar outras bibliotecas além do Deep Face para realizar o reconhecimento facial?
R: Sim, existem diversas bibliotecas disponíveis para o reconhecimento facial. O Deep Face é apenas uma opção, mas você pode explorar outras bibliotecas como OpenCV, dlib, entre outras.
Q: Qual é a métrica de distância utilizada para verificar a semelhança entre as imagens?
R: Neste exemplo, utilizamos a distância euclidiana (Euclidean distance) para verificar a similaridade entre as imagens faciais. No entanto, é possível utilizar outras métricas de distância, como a distância de Manhattan (Manhattan distance) ou a distância de Chebyshev (Chebyshev distance), dependendo das suas necessidades.
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