Python 3 Tkinter Computer Vision Script to Build Eye Blink Detection Game From Webcam Using OpenCV GUI Desktop App

 

 

 

pip install opencv-python

 

 

pip install pandas

 

 

pip install numpy

 

 

eye_blink_game.py

 

 

# importing libraries
import tkinter as tk
from tkinter import Message, Text
import cv2
import os
import shutil
import csv
import numpy as np
from PIL import Image, ImageTk
import pandas as pd
import datetime
import time
import tkinter.ttk as ttk
import tkinter.font as font
from pathlib import Path

window = tk.Tk()
window.title("Face_Recogniser")
window.configure(background ='white')
window.grid_rowconfigure(0, weight = 1)
window.grid_columnconfigure(0, weight = 1)
message = tk.Label(
  window, text ="Face-Recognition-System",
  bg ="green", fg = "white", width = 50,
  height = 3, font = ('times', 30, 'bold'))
  
message.place(x = 200, y = 20)

lbl = tk.Label(window, text = "No.",
width = 20, height = 2, fg ="green",
bg = "white", font = ('times', 15, ' bold ') )
lbl.place(x = 400, y = 200)

txt = tk.Entry(window,
width = 20, bg ="white",
fg ="green", font = ('times', 15, ' bold '))
txt.place(x = 700, y = 215)

lbl2 = tk.Label(window, text ="Name",
width = 20, fg ="green", bg ="white",
height = 2, font =('times', 15, ' bold '))
lbl2.place(x = 400, y = 300)

txt2 = tk.Entry(window, width = 20,
bg ="white", fg ="green",
font = ('times', 15, ' bold ') )
txt2.place(x = 700, y = 315)

# The function below is used for checking
# whether the text below is number or not ?
def is_number(s):
  try:
    float(s)
    return True
  except ValueError:
    pass

  try:
    import unicodedata
    unicodedata.numeric(s)
    return True
  except (TypeError, ValueError):
    pass

  return False
# Take Images is a function used for creating
# the sample of the images which is used for
# training the model. It takes 60 Images of
# every new user.
def TakeImages():  
  
  # Both ID and Name is used for recognising the Image
  Id =(txt.get())
  name =(txt2.get())
  
  # Checking if the ID is numeric and name is Alphabetical
  if(is_number(Id) and name.isalpha()):
    # Opening the primary camera if you want to access
    # the secondary camera you can mention the number
    # as 1 inside the parenthesis
    cam = cv2.VideoCapture(0)
    # Specifying the path to haarcascade file
    harcascadePath = "data\haarcascade_frontalface_default.xml"
    # Creating the classier based on the haarcascade file.
    detector = cv2.CascadeClassifier(harcascadePath)
    # Initializing the sample number(No. of images) as 0
    sampleNum = 0
    while(True):
      # Reading the video captures by camera frame by frame
      ret, img = cam.read()
      # Converting the image into grayscale as most of
      # the the processing is done in gray scale format
      gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
      
      # It converts the images in different sizes
      # (decreases by 1.3 times) and 5 specifies the
      # number of times scaling happens
      faces = detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
      
      # For creating a rectangle around the image
      for (x, y, w, h) in faces:
        # Specifying the coordinates of the image as well
        # as color and thickness of the rectangle.  
        # incrementing sample number for each image
        cv2.rectangle(img, (x, y), (
          x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
        sampleNum = sampleNum + 1
        # saving the captured face in the dataset folder
        # TrainingImage as the image needs to be trained
        # are saved in this folder
        cv2.imwrite(
          "TrainingImage\ "+name +"."+Id +'.'+ str(
            sampleNum) + ".jpg", gray[y:y + h, x:x + w])
        # display the frame that has been captured
        # and drawn rectangle around it.
        cv2.imshow('frame', img)
      # wait for 100 milliseconds
      if cv2.waitKey(100) & 0xFF == ord('q'):
        break
      # break if the sample number is more than 60
      elif sampleNum>60:
        break
    # releasing the resources
    cam.release()
    # closing all the windows
    cv2.destroyAllWindows()
    # Displaying message for the user
    res = "Images Saved for ID : " + Id +" Name : "+ name
    # Creating the entry for the user in a csv file
    row = [Id, name]
    with open('UserDetails\UserDetails.csv', 'a+') as csvFile:
      writer = csv.writer(csvFile)
      # Entry of the row in csv file
      writer.writerow(row)
    csvFile.close()
    message.configure(text = res)
  else:
    if(is_number(Id)):
      res = "Enter Alphabetical Name"
      message.configure(text = res)
    if(name.isalpha()):
      res = "Enter Numeric Id"
      message.configure(text = res)
      
# Training the images saved in training image folder
def TrainImages():
  # Local Binary Pattern Histogram is an Face Recognizer
  # algorithm inside OpenCV module used for training the image dataset
  recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
  # Specifying the path for HaarCascade file
  harcascadePath = "data\haarcascade_frontalface_default.xml"
  # creating detector for faces
  detector = cv2.CascadeClassifier(harcascadePath)
  # Saving the detected faces in variables
  faces, Id = getImagesAndLabels("TrainingImage")
  # Saving the trained faces and their respective ID's
  # in a model named as "trainner.yml".
  recognizer.train(faces, np.array(Id))  
  recognizer.save("TrainingImageLabel\Trainner.yml")
  # Displaying the message
  res = "Image Trained"
  message.configure(text = res)

def getImagesAndLabels(path):
  # get the path of all the files in the folder
  imagePaths =[os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path)]
  faces =[]
  # creating empty ID list
  Ids =[]
  # now looping through all the image paths and loading the
  # Ids and the images saved in the folder
  for imagePath in imagePaths:
    # loading the image and converting it to gray scale
    pilImage = Image.open(imagePath).convert('L')
    # Now we are converting the PIL image into numpy array
    imageNp = np.array(pilImage, 'uint8')
    # getting the Id from the image
    Id = int(os.path.split(imagePath)[-1].split(".")[1])
    # extract the face from the training image sample
    faces.append(imageNp)
    Ids.append(Id)  
  return faces, Ids
# For testing phase
def TrackImages():
  recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
  # Reading the trained model
  recognizer.read("TrainingImageLabel\Trainner.yml")
  harcascadePath = "data\haarcascade_frontalface_default.xml"
  faceCascade = cv2.CascadeClassifier(harcascadePath)
  # getting the name from "userdetails.csv"
  df = pd.read_csv("UserDetails\UserDetails.csv")
  cam = cv2.VideoCapture(0)
  font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX  
  while True:
    ret, im = cam.read()
    gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 5)
    for(x, y, w, h) in faces:
      cv2.rectangle(im, (x, y), (x + w, y + h), (225, 0, 0), 2)
      Id, conf = recognizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w])                
      if(conf < 50):
        aa = df.loc[df['Id'] == Id]['Name'].values
        tt = str(Id)+"-"+aa
      else:
        Id ='Unknown'      
        tt = str(Id)
      if(conf > 75):
        noOfFile = len(os.listdir("ImagesUnknown"))+1
        cv2.imwrite("ImagesUnknown\Image"+
        str(noOfFile) + ".jpg", im[y:y + h, x:x + w])    
      cv2.putText(im, str(tt), (x, y + h),
      font, 1, (255, 255, 255), 2)  
    cv2.imshow('im', im)
    if (cv2.waitKey(1)== ord('q')):
      break
  cam.release()
  cv2.destroyAllWindows()


takeImg = tk.Button(window, text ="Sample",
command = TakeImages, fg ="white", bg ="green",
width = 20, height = 3, activebackground = "Red",
font =('times', 15, ' bold '))
takeImg.place(x = 200, y = 500)
trainImg = tk.Button(window, text ="Training",
command = TrainImages, fg ="white", bg ="green",
width = 20, height = 3, activebackground = "Red",
font =('times', 15, ' bold '))
trainImg.place(x = 500, y = 500)
trackImg = tk.Button(window, text ="Testing",
command = TrackImages, fg ="white", bg ="green",
width = 20, height = 3, activebackground = "Red",
font =('times', 15, ' bold '))
trackImg.place(x = 800, y = 500)
quitWindow = tk.Button(window, text ="Quit",
command = window.destroy, fg ="white", bg ="green",
width = 20, height = 3, activebackground = "Red",
font =('times', 15, ' bold '))
quitWindow.place(x = 1100, y = 500)


window.mainloop()

 

 

blink_detect.py

 

 

#All the imports go here
import numpy as np
import cv2

#Initializing the face and eye cascade classifiers from xml files
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml')

#Variable store execution state
first_read = True

#Starting the video capture
cap = cv2.VideoCapture(0)
ret,img = cap.read()

while(ret):
    ret,img = cap.read()
    #Coverting the recorded image to grayscale
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #Applying filter to remove impurities
    gray = cv2.bilateralFilter(gray,5,1,1)

    #Detecting the face for region of image to be fed to eye classifier
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5,minSize=(200,200))
    if(len(faces)>0):
        for (x,y,w,h) in faces:
            img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

            #roi_face is face which is input to eye classifier
            roi_face = gray[y:y+h,x:x+w]
            roi_face_clr = img[y:y+h,x:x+w]
            eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_face,1.3,5,minSize=(50,50))

            #Examining the length of eyes object for eyes
            if(len(eyes)>=2):
                #Check if program is running for detection 
                if(first_read):
                    cv2.putText(img, "Eye detected press s to begin", (70,70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,(0,255,0),2)
                else:
                    cv2.putText(img, "Eyes open!", (70,70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2,(255,255,255),2)
            else:
                if(first_read):
                    #To ensure if the eyes are present before starting
                    cv2.putText(img, "No eyes detected", (70,70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,(0,0,255),2)
                else:
                    #This will print on console and restart the algorithm
                    print("Blink detected--------------")
                    cv2.waitKey(3000)
                    first_read=True
            
    else:
        cv2.putText(img,"No face detected",(100,100),cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (0,255,0),2)

    #Controlling the algorithm with keys
    cv2.imshow('img',img)
    a = cv2.waitKey(1)
    if(a==ord('q')):
        break
    elif(a==ord('s') and first_read):
        #This will start the detection
        first_read = False

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

 

 

haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml

 

 

<?xml version="1.0"?>
<!--
    Tree-based 20x20 frontal eye detector with better handling of eyeglasses.
    Created by Shameem Hameed (http://umich.edu/~shameem)

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

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 loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
 and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
 or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
 the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
-->
<opencv_storage>
<cascade type_id="opencv-cascade-classifier"><stageType>BOOST</stageType>
  <featureType>HAAR</featureType>
  <height>20</height>
  <width>20</width>
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    <_>
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      <weakClassifiers>
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          <internalNodes>
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            1.0659949621185660e-03 -2 -3 23 1.0812469990924001e-03</internalNodes>
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    <_>
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    <_>
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    <_>
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<?xml version="1.0"?>
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    Stump-based 24x24 discrete(?) adaboost frontal face detector.
    Created by Rainer Lienhart.

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