# -*- 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')