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RaulHuarote commited on Oct 13, 2024

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Dockerfile +16 -0
app.py +184 -0
haarcascade_frontalface_default.xml +0 -0
requirements.txt +6 -0

Dockerfile ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,16 @@

+# Usa una imagen base de Python
+FROM python:3.12.7
+# Establece el directorio de trabajo
+WORKDIR /code
+# Copia los archivos necesarios al contenedor
+COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt
+RUN pip install --no-cache-dir -r /code/requirements.txt
+RUN pip install fastapi uvicorn
+COPY . .
+RUN chmod -R 777 /code
+# Comando para ejecutar la aplicación
+CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]

app.py ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,184 @@

+from fastapi import FastAPI, File, UploadFile, HTTPException
+from fastapi.responses import HTMLResponse
+from pydantic import BaseModel
+from typing import List
+import cv2
+import numpy as np
+app = FastAPI()
+def buscar_existe(image):
+    existe = "no"
+    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
+    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3,5,minSize=(30, 30))
+    for (x,y,w,h) in faces:
+        existe = "si"
+        break
+    return existe
+# Ruta para la página principal con formulario HTML
+@app.get('/')
+async def main():
+    content = """
+    <html>
+    <head>
+        <title>RECONOCIMIENTO FACIAL</title>
+        <style>
+            body {
+                font-family: Arial, sans-serif;
+                display: flex;
+                justify-content: center;
+                align-items: center;
+                height: 100vh;
+                margin: 0;
+                background-image: url('static/Background.png'); /* Reemplaza con la ruta de tu imagen */
+                background-size: cover; /* Ajusta el tamaño para cubrir todo el cuerpo */
+                background-position: center; /* Centra la imagen en el cuerpo */
+                background-repeat: no-repeat; /* Evita que la imagen se repita */
+            }
+            .container {
+                position: relative;
+                padding: 20px;
+                border-radius: 10px;
+                box-shadow: 0px 0px 10px rgba(247, 15, 15, 0.808);
+                text-align: center;
+            }
+            .overlay{
+                position: absolute;
+                top: 0;
+                left: 0;
+                width: 100%;
+                height: 100%;
+                background-color: rgba(0, 0, 0, 0); /* Capa de opacidad */
+                border-radius: 10px;
+            }
+            .content {
+                position: relative;
+                z-index: 1;
+            }
+            .content h1 {
+                margin-bottom: 20px;
+            }
+            .custom-file-input {
+                display: none;
+            }
+            .file-label {
+                background-color: #007bff;
+                color: white;
+                padding: 10px 20px;
+                border-radius: 5px;
+                cursor: pointer;
+                display: inline-block;
+                margin-top: 20px;
+                margin-bottom: 20px;
+            }
+            .file-label:hover {
+                background-color: #000000;
+            }
+            .custom-button {
+                background-color: #2cb1ff;
+                color: white;
+                border: none;
+                padding: 10px 20px;
+                margin-top: 20px;
+                border-radius: 5px;
+                cursor: pointer;
+                display: inline-block;
+            }
+            .custom-button:hover {
+                background-color: #01050a;
+            }
+            .container img {
+                margin: 20px auto;
+                max-width: 100%;
+                max-height: 300px;
+                border-radius: 10px;
+                display: none;
+            }
+        </style>
+    </head>
+    <body style="background-image: url('static/Background.png'); background-size: cover; background-position: center; background-repeat: no-repeat;">
+        <div class="container">
+            <div class="overlay"></div>
+            <div class="content">
+                <h1>RECONOCIMIENTO FACIAL</h1>
+                <form action="/predict" method="post" enctype="multipart/form-data" onsubmit="mostrarResultado(event)">
+                    <label for="file-input" class="file-label">Seleccionar archivo</label>
+                    <input id="file-input" class="custom-file-input" name="file" type="file" accept="image/*" onchange="mostrarImagen(event)">
+                    <img id="imagenSeleccionada">
+                    <button type="submit" class="custom-button">Subir Imagen</button>
+                </form>
+            </div>
+        </div>
+        <script>
+            function mostrarImagen(event) {
+                const archivo = event.target.files[0];
+                if (archivo) {
+                    const lector = new FileReader();
+                    lector.onload = function(e) {
+                        const imagen = document.getElementById('imagenSeleccionada');
+                        imagen.src = e.target.result;
+                        imagen.style.display = 'block';
+                    }
+                    lector.readAsDataURL(archivo);
+                }
+            }
+            // Función para mostrar el resultado como un alert
+            async function mostrarResultado(event) {
+                event.preventDefault(); // Evitar que el formulario se envíe automáticamente
+                try {
+                    const formData = new FormData(event.target);
+                    const response = await fetch('/predict', {
+                        method: 'POST',
+                        body: formData
+                    });
+                    if (!response.ok) {
+                        throw new Error('HTTP error! Status: ${response.status}');
+                    }
+                    const data = await response.json();
+                    alert('Rostro detectado : ${data}');
+                } catch (error) {
+                    console.error('Error al procesar la solicitud:', error);
+                    alert('Ocurrió un error al procesar la solicitud.');
+                }
+            }
+        </script>
+    </body>
+    </html>
+    """
+    return HTMLResponse(content)
+# Ruta de predicción
+@app.post('/predict')
+async def predict(file: UploadFile = File(...)):
+    try:
+        # Verificar si es una imagen válida
+        if not file.content_type.startswith('image/'):
+            raise HTTPException(status_code=400, detail="El archivo debe ser una imagen.")
+        # Convertir la imagen a formato adecuado
+        image = cv2.imdecode(np.frombuffer(await file.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
+        # Realizar el reconocimiento de emociones en la imagen
+        emotion = buscar_existe(image)
+        print(emotion)
+        # Devolver la emoción detectada como respuesta en formato JSON
+        return emotion#{'emotion': emotion}
+    except HTTPException as he:
+        raise he
+    except Exception as e:
+        print(f"Error general: {str(e)}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail="Error durante la predicción de emociones.")
+# Punto de entrada principal para la aplicación
+if __name__ == '__main__':
+    # Ejecutar la aplicación FastAPI utilizando Uvicorn
+    import uvicorn
+    uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000)

haarcascade_frontalface_default.xml ADDED Viewed

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requirements.txt ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,6 @@

+fastapi
+numpy
+pydantic
+opencv-python-headless
+uvicorn[standard]
+python-multipart