# fer 模組(python)
## (在colab下執行)
### fer 模組 介紹
1. 模組功能: 偵測圖片中人臉的表情
2. 安裝參考: https://pypi.org/project/fer/
3. 安裝指令: !pip install fer
4. 官方網站: https://github.com/justinshenk/fer
5. 範例結果所使用的圖片: https://drive.google.com/file/d/1pNdMvBFZ7KtAh5FN4N5CZRecVSVZbzWf/view?usp=sharing
6. 注意事項:
- <font color='red' size=5>**必須在GPU下執行**</font>

!pip install fer


### 模組使用方式
1. 匯入 fer 模組

from fer import FER      # 匯入 FER 模組

2. 使用 FER 模組必須要以 OpenCV 模組讀取圖片， 需匯入OpenCV模組

import cv2    # 匯入OpenCV模組

3. OpenCV 以 imread()讀取 圖片案

image = cv2.imread('angry1.jpg')
print(type(image))
print(len(image))
print(image.shape)
print(f'image height is: {image.shape[0]}')
print(f'image width is: {image.shape[1]}')


4. <font color='red'> 在 colab 中要以 OpenCV 顯示圖片 必須 匯入修正colab模組</font>

from google.colab.patches import cv2_imshow
cv2_imshow(image)s: {image.shape[1]}')


5. 建立 FER 偵測物件<br>
<font color='red'> FER偵測物件 = FER(mtcnn=布林值)</font>
- mtcnn: True 代表使用 MTCNN的神經網路， 效果較佳， 但是會使用較多的系統資源
- mtcnn: False 代表使用 OpenCV 的 HAAR神經網路

detector = FER()   # 省略mtcnn參數設定，使用預設值 mtcnn=False

6. 使用 FER偵測物件 的 detect_emotions(圖片變數) 來偵測臉部表情<br>
偵測結果串列 = FER偵測物件.detect_emotions(圖片變數)
- 偵測結果串列包含 人臉矩形座標及各種表情的機率
- 偵測結果串列包含 7種 表情機率
- angry: 憤怒
- disgust: 厭惡
- fear: 害怕
- happy: 快樂
- sad: 悲傷
- surprise: 驚訝
- neutral: 神經質

emotions = detector.detect_emotions(image)
emotions
#print(emotions)

### 讀取圖片中人臉的情緒後顯示完整程式

from fer import FER      # 匯入 FER 模組
import cv2    # 匯入OpenCV模組

detector = FER()   # 省略mtcnn參數設定，使用預設值 mtcnn=False
image = cv2.imread('angry1.jpg')
emotions = detector.detect_emotions(image)    # 偵測image的臉部表情
print(emotions)       # 顯示偵測結果
print(emotions[0]['box'])    
print(emotions[0]['emotions']['angry'])


### 直接取得臉部表情
1. 使用 FER偵測物件 的 top_emotions(圖片變數) 來偵測臉部表情機率最高的表情<br>
<font color="red">**偵測結果串列 = FER偵測物件<font color="grent">.top_emotions<font color="red">(圖片變數)**<font>
<font color="#000000">
- <font color="#000000"> 偵測結果包含 人臉表情機率最高的表情及機率</font>

2. 使用<font color="red">top_emotions()必須注意要寫在 try:...except: 中</font>

# 匯入 FER 模組
from fer import FER      
# 匯入 openCV 模組
import cv2    
# 匯入 cv2_imshow 模組
from google.colab.patches import cv2_imshow

IMG_FILES = ["happy1.jpg", "angry1.jpg"]
# 依序讀取要偵測表情的圖片
for idx, file in enumerate(IMG_FILES):
    print(f"目前編號:{idx}\t目前檔名:{file}")
    # 讀取 file 圖片
    img = cv2.imread(file)
    # 建立 FER()偵測物件
    detector = FER(mtcnn=True)
    # 取得人臉表情機率最高的表情及機率
    try:
        emotions, score = detector.top_emotion(img)
        print(f"表情為:{emotions}, 機率為:{score}")
    except:
        print("未偵測到人臉")