# 实验环境：python 3.6 + opencv-python 3.4.14.51

import cv2
import numpy as np
import os
import shutil
import threading
import tkinter as tk
from PIL import Image, ImageTk

# 首先读取config文件，第一行代表当前已经储存的人名个数，接下来每一行是（id，name）标签和对应的人名
id_dict = {}  # 字典里存的是id——name键值对
Total_face_num = 999  # 已经被识别有用户名的人脸个数,


def init():  # 将config文件内的信息读入到字典中
    f = open('config.txt')
    global Total_face_num
    Total_face_num = int(f.readline())

    for i in range(int(Total_face_num)):
        line = f.readline()
        id_name = line.split(' ')
        id_dict[int(id_name[0])] = id_name[1]
    f.close()


init()

# 加载OpenCV人脸检测分类器Haar
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

# 准备好识别方法LBPH方法
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

# 打开标号为0的摄像头
camera = cv2.VideoCapture(0)  # 摄像头
success, img = camera.read()  # 从摄像头读取照片
W_size = 0.1 * camera.get(3)
H_size = 0.1 * camera.get(4)

system_state_lock = 0  # 标志系统状态的量 0表示无子线程在运行 1表示正在刷脸 2表示正在录入新面孔。
# 相当于mutex锁，用于线程同步


'''
============================================================================================
以上是初始化
============================================================================================
'''


def Get_new_face():
    print("正在从摄像头录入新人脸信息 \n")

    # 存在目录data就清空，不存在就创建，确保最后存在空的data目录
    filepath = "data"
    if not os.path.exists(filepath):
        os.mkdir(filepath)
    else:
        shutil.rmtree(filepath)
        os.mkdir(filepath)

    sample_num = 0  # 已经获得的样本数

    while True:  # 从摄像头读取图片

        global success
        global img  # 因为要显示在可视化的控件内，所以要用全局的
        success, img = camera.read()

        # 转为灰度图片
        if success is True:
            gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        else:
            break

        # 检测人脸，将每一帧摄像头记录的数据带入OpenCv中，让Classifier判断人脸
        # 其中gray为要检测的灰度图像，1.3为每次图像尺寸减小的比例，5为minNeighbors
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

        # 框选人脸，for循环保证一个能检测的实时动态视频流
        for (x, y, w, h) in faces:
            # xy为左上角的坐标,w为宽，h为高，用rectangle为人脸标记画框
            cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + w), (255, 0, 0))
            # 样本数加1
            sample_num += 1
            # 保存图像，把灰度图片看成二维数组来检测人脸区域，这里是保存在data缓冲文件夹内
            T = Total_face_num
            cv2.imwrite("./data/User." + str(T) + '.' + str(sample_num) + '.jpg', gray[y:y + h, x:x + w])

        pictur_num = 1000  # 表示摄像头拍摄取样的数量,越多效果越好，但获取以及训练的越慢

        cv2.waitKey(1)
        if sample_num > pictur_num:
            break
        else:  # 控制台内输出进度条
            l = int(sample_num / pictur_num * 50)
            r = int((pictur_num - sample_num) / pictur_num * 50)
            print("\r" + "%{:.1f}".format(sample_num / pictur_num * 100) + "=" * l + "->" + "_" * r, end="")
            var.set("%{:.1f}".format(sample_num / pictur_num * 100))  # 控件可视化进度信息
            # tk.Tk().update()
            window.update()  # 刷新控件以实时显示进度