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@@ -0,0 +1,136 @@
+# -*- 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('images/uc_logo.jpg', 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('images/gdmk.png', width=100, caption='Designed and Powered by GestioDinámica')