Hello my program works, the only thing that I can not do, is that my video plays inside my canvas, something contrary to what I'm doing since my video when playing it opens in another window and I want it this is done within it, I do not know if it is because of the canvas that it generates, if someone could guide me, I would appreciate it.
import tkinter as tk, threading
import imageio
from PIL import Image, ImageTk
from tkinter import *
from tkinter import Tk
from tkinter import PhotoImage
from tkinter import Canvas
from tkinter import NW
from tkinter import Menu
from tkinter import filedialog
from PIL import Image, ImageTk
from sys import argv
import tkinter as tk
from tkinter.filedialog import askopenfilename
import cv2
import os
from keras.models import model_from_json
from keras.optimizers import SGD
import numpy as np
from time import sleep
ventana = tk.Tk()
#ventana.bind('<escape>', lambda e: root.quit())
#define CV_HAAR_FEATURE_MAX 3
#ventana.geometry("1800x900")
#tamaño maximizada de la ventana
m = ventana.maxsize()
ventana.geometry('{}x{}+0+0'.format(*m))
#ventana.geometry("900x900+0+0")
ventana.configure(background="black")
#-------------------------------------
ventana.title("Sistema para el análisis de actitud")
#fondo=PhotoImage(file="popo.gif")
#lblFondo=Label(ventana,image=fondo).place(x=0,y=0) #fondo
"""
img_frame = tk.Frame(ventana, height=600, width=800, bg='#faf0e6')
img_frame.pack()
canvas = tk.Canvas (img_frame, height=600, width=800, bg='#faf0e6', relief=tk.SUNKEN)
sbarV = tk.Scrollbar(img_frame, orient=tk.VERTICAL, command=canvas.yview)
sbarH = tk.Scrollbar(img_frame, orient=tk.HORIZONTAL, command=canvas.xview)
sbarV.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y)
sbarH.pack(side=tk.BOTTOM, fill=tk.X)
canvas.config(yscrollcommand=sbarV.set)
canvas.place(x=50, y=0)
canvas.config(xscrollcommand=sbarH.set)
canvas.pack(side=tk.LEFT, expand=True, fill=tk.BOTH)"""
# Variable global que va a contener el video
##--------FONDO DE PANTALLA PARA LA INTERFAZ----------------------
image= Image.open("popo.gif")
img_copy = image.copy()
background_image = ImageTk.PhotoImage(image)
background = Label(ventana,image=background_image)
background.place(x=0, y=0)
background.pack(fill=BOTH, expand=YES)
new_width = 1600
new_height = 800
image = img_copy.resize((new_width, new_height))
background_image = ImageTk.PhotoImage(image)
background.configure(image = background_image)
background.pack(fill=BOTH, expand=YES)
#-----------------------------------------------------------------------
"""video_name = "pruebaMay.mp4" #This is your video file path
video = imageio.get_reader(video_name)"""
model = model_from_json(open('./models/my_cnn_tflearn.json').read())#modelo de clasificaci-on creado por la red neuronal
#model.load_weights('_model_weights.h5')
model.load_weights('./models/my_cnn_tflearn.h5')#aqui se carga el ventor
sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd)
ruta = None
conAle = None
#-------- Aquí se abre el cuadro de dialogo para abrir el video --------------------
def abrir():
global ruta
ventana.filename=filedialog.askopenfilename(initialdir="/Users/niet/Desktop")
ruta=ventana.filename
#-------------------------------------------------------------------------------------
#--------- Aqui se hace el reconocimiento de expresiones faciales
def detectar():
global ruta
global conAle
global conEno
global conMie
global conDis
global conSor
global conTri
#ventana.filename=filedialog.askopenfilename(initialdir="/Users/niet/Desktop")
#ruta=ventana.filename
video_capture = cv2.VideoCapture('/Users/niet/Desktop/Pruebas/pruebaMay.mp4',0)#desde video creado
def detect_face(frame):
cascPath = "/Users/niet/Desktop/Pruebas/models/haarcascade_frontalface_default.xml"#algoritmo para la detección de rostro
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
detected_faces = faceCascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1.1,
minNeighbors=6,
minSize=(48, 48),
#flags=cv2.CV_HAAR_FEATURE_MAX)
flags=2)
return gray, detected_faces
def extract_face_features(gray, detected_face, offset_coefficients):
(x, y, w, h) = detected_face
#print x , y, w ,h
horizontal_offset = np.int(np.floor(offset_coefficients[0] * w))
vertical_offset = np.int(np.floor(offset_coefficients[1] * h))
extracted_face = gray[y+vertical_offset:y+h,
x+horizontal_offset:x-horizontal_offset+w]
#print extracted_face.shape
new_extracted_face = zoom(extracted_face, (48. / extracted_face.shape[0],
48. / extracted_face.shape[1]))
new_extracted_face = new_extracted_face.astype(np.float32)
new_extracted_face /= float(new_extracted_face.max())
return new_extracted_face
from scipy.ndimage import zoom
#video_capture = cv2.VideoCapture(0)#tiempo real
Tk().withdraw()
#Cuadro de dialogo para abrir desde escritorio
#print(filename)#imprime la dirección del archivo
#video_capture = cv2.VideoCapture(ruta,0)#desde video creado
conAle = 0
conEno = 0
conDes = 0
conMie = 0
conTri = 0
conSor = 0
while True:
#el video se captura frame por frame
sleep(0.0)
ret, frame = video_capture.read()
#detecta el rostro
gray, detected_faces = detect_face(frame)
face_index = 0
contador = 0
# etiquetado de las expresiones faciales
for face in detected_faces:
(x, y, w, h) = face
if w > 100:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (75, 0, 130), 2)#el rectangulo de la cara
extracted_face = extract_face_features(gray, face, (0.075, 0.05)) #(0.075, 0.05) extracción de caracteristicas
prediction_result = model.predict_classes(extracted_face.reshape(1,48,48,1))
# Etiquetado de la expresión
if prediction_result == 3:
cv2.putText(frame, "Alegria",(x,y), cv2.FONT_ITALIC, 2, (255, 215, 0), 2)
conAle = conAle + 1
elif prediction_result == 0:
cv2.putText(frame, "Enojo",(x,y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (255, 215, 0), 2)
conEno = conEno + 1
elif prediction_result == 1:
cv2.putText(frame, "Disgusto",(x,y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (255, 215, 0), 2)
conDis = conDis + 1
elif prediction_result == 2:
cv2.putText(frame, "Miedo",(x,y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (255, 215, 0), 2)
conMie = conMie + 1
elif prediction_result == 4:
cv2.putText(frame, "Tristeza",(x,y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (255, 215, 0), 2)
conTri = conTri + 1
else :
cv2.putText(frame, "Sorpresa",(x,y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (255, 215, 0), 2)
conSor = conSor + 1
#print("Expresiones de alegría son: ", conAle)
# increment counter
face_index += 1
contador = face_index+contador
print("Expresiones de alegría son: ", conAle)
# Muestra el reconocimiento de expresiones faciales
cv2.imshow('Video', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
#break
break
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
graficar = [10,8,9,10,7]
xx = range(len(graficar))
ax.bar(xx,graficar)
plt.show()
#Cuando todo esta hecho libera la captura
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()
# -------------Información de las funciones del sistema --------------------------------
class Acerca:
def __init__(self, parent):
text = (" Acerca del sistema\n\n "
"***** Opción de archivo *****\n"
"Archivo:En este menú se encuentran los submenús: Abri y Salir \n"
"Abrir: Muestra un cuadro de dialógo donde podra seleccionar el video que usted decida\n"
"Salir: Con esta opción podra salir del sistema "
"***** Opción de Reconocimiento *****\n"
"Reconocimiento:En este menú muestra la opción para el reconocimiento de expresiones faciales \n"
"Detección: Esta opción permite la detección de las seis expresiones faciales en la secuencia del video \n"
)
self.top = tk.Toplevel(parent)
self.top.title("Acerca de ")
display = tk.Text(self.top)
display.pack()
display.insert(tk.INSERT, text)
display.config(state=tk.DISABLED)
b = tk.Button(self.top, text="Cerrar", command=self.cerrar)
b.pack(pady=5)
b.config(bg="CadetBlue")## bg es el boton de cerrar ,aqui se puede cambiar
def cerrar(self):
self.top.destroy()
class Main_Window:
def __init__(self, ventana):
mnuAcerca.add_command(label="Acerca de ",command=self.ayuda)
def ayuda(self):
Acerca(ventana)
#----------------------------------------------------------------------------------------------
import matplotlib.pyplot as plt
#---------------Ayuda para ánalizar un video -------------------------
class Ayuda:
def __init__(self, parent):
text = (" Ánalisis de un video \n"
"[1] Seleccionar el video con la opción Abrir\n"
"[2] Seleccionar la opción detección, para el reconocimiento de expresiones faciales \n"
"[3] Imprimir reportes\n"
)
self.top = tk.Toplevel(parent)
self.top.title("Ayuda")
display = tk.Text(self.top)
display.pack()
display.insert(tk.INSERT, text)
display.config(state=tk.DISABLED)
b = tk.Button(self.top, text="Cerrar", command=self.cerrar)
b.pack(pady=5)
b.config(bg="CadetBlue")## bg es el boton de cerrar ,aqui se puede cambiar
def cerrar(self):
self.top.destroy()
class Main_Window1:
def __init__(self, ventana):
mnuAcerca.add_command(label="Sistema de reconocimiento 'AYUDA' ",command=self.ayuda)
def ayuda(self):
Ayuda(ventana)
#-----------------------------------------------------------------------------------------
def imprimirG():
global conAle
global conEno
global conMie
global conDis
global conSor
global conTri
fig = plt.figure(u'Reporte de expresiones') # Figure
ax = fig.add_subplot(111) # Axes
nombres = ['Alegría','Enojo','Miedo','Disgusto','Tristeza','Sorpresa']
datos = [114,100,78,60,85,94]
xx = range(len(datos))
plt.title('Reporte del número de expresiones faciales')
ax.bar(xx, datos, width=0.8, color=(1,0,1),align='center')
ax.set_xticks(xx)
ax.set_xticklabels(nombres)
ax.set_ylabel('Nª de Expresiones faciales')
plt.show()
def imprimirA():
global conAle
global conEno
global conMie
global conDis
global conSor
global conTri
lenguajes = ('Actitud Positiva', 'Actitud negativa')
slices = (65,35)
colores=('blue','red')
plt.pie(slices,colors=colores, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Reporte de ánalisis de actitud')
plt.legend(labels=lenguajes)
plt.show()
barraMenu=Menu(ventana)
#crear los menús ..............................................................
mnuArchivo=Menu(barraMenu)
mnuDiagnostico=Menu(barraMenu)
mnuReporte=Menu(barraMenu)
mnuAyuda=Menu(barraMenu)
mnuAcerca=Menu(barraMenu)
#crear los comandos de los menús................................................
mnuArchivo.add_command(label="Abrir", command = abrir)
mnuArchivo.add_separator()
mnuArchivo.add_command(label="Salir", command = ventana.quit)
mnuDiagnostico.add_command(label="Detección ", command = detectar)
mnuReporte.add_command(label="Imprimir expresiones", command = imprimirG)
mnuReporte.add_command(label="Imprimir Actitud", command = imprimirA)
######################...........................................................
barraMenu.add_cascade(label="Archivo",menu=mnuArchivo)
barraMenu.add_cascade(label="Reconocimiento",menu=mnuDiagnostico)
barraMenu.add_cascade(label="Reportes",menu=mnuReporte)
barraMenu.add_cascade(label="Ayuda ",menu=mnuAcerca)
ventana.config(menu=barraMenu)
if __name__ == "__main__":
Main_Window(ventana)
Main_Window1(ventana)
ventana.mainloop()