タイトル：「AppFaceAnalysis」

pythonライブラリOpenCVを使い画像を取得して、np配列に変化してAzureFaceAPIを使用して顔位置を取得している。
開発当初は顔認識をcascadesで取得していたが精度が低かったためAzureに変更した。
グラフはjavaScriptのChart.jsで表示している。
デプロイはHerokuで行っているため苦労はしなかったが起動までに時間がかかってしまう。
私の顔でテストを行ったら20～30歳とかなりバラツキがあった。

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分析結果画面①

分析結果画面②

「AppFaceAnalysis」
※Herokuでデプロイしているため、アクセスに時間がかかります。

Python ライブラリ

• certifi==2021.10.8
• charset-normalizer==2.0.12
• Flask==2.0.3
• Flask-Uploads==0.2.1
• Jinja2==3.0.3
• MarkupSafe==2.1.0
• numpy==1.22.3
• opencv-python--headless==4.5.5.62
• pandas==1.4.1
• requests==2.27.1
• six==1.16.0
• urllib3==1.26.8
• Werkzeug==2.0.2
  ※requriements-dev.txtをご確認ください

フレームワーク

• Flask

クラウドサービス

• Heroku

検出された顔はトリミングされ角度を修正している

Azure FaceAPIで取得できる髪色値を元にChart.jsにでグラフを表示している

構成イメージ

AWSで実装を検討中

• 作成者 KeiichiAdachi
• 所属 Japan/Aichi
• E-mail [email protected]

なし