Delete app_compara.py

app_compara.py

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-# -*- coding: utf-8 -*-
-"""
-José Carlos Machicao
-GestioDinámica
-Fecha de producción: 2021_08_28
-Fecha de actualización 2021_12_29
-Ubicación Original: PythonScripts/gdmk_facerecog/
-"""
-
-import streamlit as st
-import face_recognition
-from PIL import Image
-import numpy as np
-import pandas as pd
-import matplotlib.pyplot as plt
-import datetime
-import base64
-
-# BODY
-st.image('gdmk.png', width=150)
-
-st.subheader('Aplicativos de Reconocimiento Facial')
-st.title('Comparación de Identidades')
-
-nom_oper = st.text_input('Nombre de Operador(a):')
-st.subheader('**Procedimiento: Comparación de Identidades**')
-
-up_base = st.file_uploader('Cargue Archivo Base Recibido de su Supervisor: ')
-
-if up_base is not None:
-   
-    base = pd.read_pickle(up_base)
-    st.write(base.shape)
-    st.write(base.lista)
-
-# 2. CARGA DE FOTOS EVENTO
-st.subheader('**Procedimiento: Carga de Pantallazos de Evento**')
-
-up_evento = st.file_uploader('Elija pantallazos del evento: ', accept_multiple_files=True)
-
-if len(up_evento)==0:
-    
-    mensaje='Todavía no se han cargado imágenes.'
-    st.write(mensaje)
-
-else:
-    mensaje='Confirmación, se han cargado '+str(len(up_evento))+' imágenes.'
-    st.write(mensaje)
-
-    caras_embed = []    
-    
-    for j, pic in enumerate(up_evento):
-        ima = face_recognition.load_image_file(pic)
-        face_locs = face_recognition.face_locations(ima)
-        face_enco = face_recognition.face_encodings(ima)
-        
-        for k, facex in enumerate(face_enco):
-            top, right, bottom, left = face_locs[k]
-            face_frame = ima[top:bottom, left:right]
-            pil_image = Image.fromarray(face_frame)
-            pil_image_100 = pil_image.resize((100,100))
-            rotulox = 'nom_' + str(j) + '_' + str(k) + '.jpg'
-            #pil_image_100.save(rotulox)
-            caras_embed.append([rotulox, facex, pil_image_100])
-            
-    caras_evento_code_df = pd.DataFrame(caras_embed)
-    caras_evento_code_df.columns = ['rotulo', 'face_embed', 'image']
-
-    # 3. COMPARACIÓN
-
-    st.subheader('**Procedimiento: Comparación**')
-
-    codesx = base.codigos
-    lista_fotos = base.lista
-    
-    resultados = []
-    for face in caras_evento_code_df.face_embed:
-        matches = face_recognition.compare_faces(list(codesx), face)
-        timestamp = datetime.datetime.now()
-        try:
-            indice = int(np.where(matches)[0])
-            halla = lista_fotos[indice]
-            resultados.append([timestamp, halla])
-        except:
-            resultados.append([timestamp, 'Desconocido'])
-    
-    timestamp = str(datetime.datetime.now()).replace(':','-')
-    
-    resultados_df = pd.DataFrame(resultados)
-    resultados_df.columns = ['timestamp', 'nombre']
-    resultados_df['arch_evento'] = caras_evento_code_df.rotulo
-    resultados_df['imagenes'] = caras_evento_code_df.image
-    resultados_df.to_csv('resultados/resultados_'+timestamp+'.csv')
-    
-    st.dataframe(resultados_df.drop(['imagenes'], axis=1))
-    asistentes = resultados_df.nombre
-    
-    asistencia = []
-    for nom in base.lista:
-        if nom in list(asistentes):
-            asistencia.append([nom, 'Asistió'])
-        else:
-            asistencia.append([nom, 'No Asistió'])
-    asist_df = pd.DataFrame(asistencia)
-    st.dataframe(asist_df)
-    
-    n_fig = 10
-    fig, ax = plt.subplots(1, n_fig, figsize=(21, 2))
-    for i in range(n_fig):
-        if i > len(resultados_df)-1:
-            img = Image.open('images/void.jpg')
-            ax[i].imshow(img)
-            ax[i].axis('off')
-        else:
-            img = resultados_df.imagenes.iloc[i]
-            ax[i].imshow(img)
-            ax[i].set_title(str(resultados_df.nombre.iloc[i]))
-            ax[i].axis('off')
-            
-    timestamp = str(datetime.datetime.now()).replace(':','-')
-    plt.savefig('resultados_'+timestamp+'.jpg')
-    st.image(Image.open('resultados_'+timestamp+'.jpg'), width=800)
-    #st.pyplot(fig)
-    
-    st.write('Se ha guardado los archivos en el folder resultados.')
-    resultados_df.to_csv('resultados/verificacion.csv')
-    asist_df.to_csv('resultados/asistencia.csv')
-    
-    c1, c2, c3 = st.columns(3)
-    with c1:
-        st.write(' ')
-    with c2:
-        st.write(' ')
-    with c3:
-        st.write(' ')
-        st.image('gdmk.png', width=100, caption='Designed and Powered by GestioDinámica')