Upload New File

HW 4/Task2/app.py

+import streamlit as st
+import numpy as np
+import faiss
+import cv2
+import os
+import pandas as pd
+from deepface import DeepFace
+from natsort import natsorted
+
+metadata_path = '/content/drive/MyDrive/hse_faces_miem/staff_photo.csv'
+images_dir = '/content/drive/MyDrive/hse_faces_miem'
+
+st.write("Загрузка метаданных...")
+staff_metadata = pd.read_csv(metadata_path)
+st.write("Метаданные загружены.")
+
+def extract_face_embedding(image_path):
+    try:
+        image = cv2.imread(image_path)
+        if image is None:
+            raise Exception(f"Не удалось загрузить изображение: {image_path}")
+        face_embedding = DeepFace.represent(img_path=image_path, model_name='Facenet', enforce_detection=False)
+        return np.array(face_embedding)
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Ошибка при обработке изображения {image_path}: {e}")
+        return None
+
+st.write("Извлечение эмбеддингов из изображений...")
+face_embeddings = []
+person_names = []
+
+for file_name in natsorted(os.listdir(images_dir)):
+    if file_name.lower().endswith('.jpeg'):
+        path_to_img = os.path.join(images_dir, file_name)
+        embedding = extract_face_embedding(path_to_img)
+        if embedding is not None:
+            face_embeddings.append(embedding)
+            person_names.append(file_name)
+
+face_embeddings = [emb[0]['embedding'] for emb in face_embeddings if emb is not None]
+face_embeddings = np.array(face_embeddings)
+
+if len(face_embeddings) == 0:
+    st.error("Не удалось загрузить эмбеддинги из исходных данных.")
+else:
+    embed_dim = face_embeddings.shape[1]
+    index = faiss.IndexFlatL2(embed_dim)
+    index.add(face_embeddings)
+    st.write("Эмбеддинги успешно загружены и индексированы.")
+
+st.title('Приложение для распознавания лиц')
+
+uploaded_file = st.file_uploader("Загрузите своё изображение", type=["jpg", "jpeg", "png"])
+
+if uploaded_file is not None:
+    image_save_path = "uploaded_img.jpg"
+    with open(image_save_path, "wb") as f:
+        f.write(uploaded_file.getbuffer())
+
+    st.image(image_save_path, caption='Ваше изображение', use_column_width=True)
+    st.write("Извлечение эмбеддинга из загруженного изображения...")
+
+    query_emb = extract_face_embedding(image_save_path)
+    if query_emb is not None:
+        query_emb = query_emb[0]['embedding']
+        distances, indices = index.search(np.array([query_emb]), 1)
+        best_match_distance = distances[0][0]
+        best_match_name = person_names[indices[0][0]]
+        matched_person = staff_metadata.name[staff_metadata.filename.eq(best_match_name)].values[0]
+        
+        st.write(f"Наиболее похожий человек: {matched_person}")
+        st.write(f"Расстояние: {best_match_distance:.4f}")
+
+        # Показываем изображение наиболее похожего человека
+        matched_image_path = os.path.join(images_dir, best_match_name)
+        st.image(matched_image_path, caption=f'Наиболее похожий человек: {matched_person}', use_column_width=True)
+    else:
+        st.error("Не удалось получить эмбеддинг для изображения, проверьте его корректность.")
\ No newline at end of file