MoodMind

यह क्या करता है

MoodMind, भावनाओं का पता लगाने वाला एक सिस्टम है. इसमें भावनाओं का पता लगाने के आधार पर, उपयोगकर्ताओं को उनकी पसंद के मुताबिक सुझाव दिए जाते हैं. यह सिस्टम, वीडियो फ़्रेम कैप्चर करने के लिए `cv2` (OpenCV) और भावनाओं का विश्लेषण करने के लिए `DeepFace` का इस्तेमाल करता है.

भावनाओं का पता चलने के बाद, सुझाव जनरेट करने के लिए Gemini API को कॉल किया जाता है. एपीआई कॉल, किसी खास भावना के हिसाब से पांच शब्दों का छोटा सुझाव देने का अनुरोध करता है. सुझाव, पहचानी गई हर भावना के लिए डाइनैमिक तौर पर जनरेट किए जाते हैं: खुशी, उदासी, गुस्सा, नॉन-स्टाइलिश, हैरानी, डर, और घृणा.

कैप्चर किए गए वीडियो फ़्रेम को ओवरले टेक्स्ट के साथ दिखाया जाता है. इसमें उपयोगकर्ता का नाम, उम्र, पहचानी गई भावना, और Gemini API से मिला सुझाव दिखता है. वीडियो फ़ीड रीयल-टाइम में अपडेट होता है. यह लगातार विश्लेषण करता है और सुझाव देता रहता है. ऐसा तब तक होता है, जब तक उपयोगकर्ता वीडियो फ़ीड बंद करके सेशन को बंद नहीं कर देता.

कॉन्टेंट जनरेशन को मैनेज करने के लिए, Gemini मॉडल (`gemini-1.5-flash`) को शुरू किया जाता है. पहचानी गई हर भावना के लिए, मॉडल के `generate_content` तरीके को एक प्रॉम्प्ट के साथ कॉल किया जाता है, ताकि एक छोटा सुझाव जनरेट किया जा सके. इसके बाद, जनरेट किया गया टेक्स्ट वीडियो फ़ीड पर दिखता है.

इसके अलावा, सिस्टम Firebase Firestore में उपयोगकर्ता का डेटा सेव करता है. इसमें नाम, उम्र, पहचानी गई भावना, और सुझाव शामिल हैं. वीडियो फ़ीड हर 10 सेकंड में अपडेट होता है. इसमें मौजूदा फ़्रेम को कैप्चर किया जाता है, भावना का विश्लेषण किया जाता है, सुझाव जनरेट किया जाता है, और डेटा को Firestore में सेव किया जाता है.