import cv2 import torch import numpy as np from facenet_pytorch import InceptionResnetV1, MTCNN import os import tkinter as tk from tkinter import messagebox from PIL import Image, ImageTk import time import threading # Necessário para rodar a reprodução do áudio em segundo plano # === CONFIGURAÇÕES GERAIS === DEVICE = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' EMB_FILE = 'classifier/usuarios_centróides.npy' IMAGE_SIZE = 160 MARGIN = 10 TIMEOUT_SEGUNDOS = 5 # Tempo limite para o reconhecimento # VALORES DE CALIBRAÇÃO TOLERANCIA = 1.0 LIMITE_CONFIANCA = 85 LIMITE_LOGIN_MANUAL = 10 # --- CONFIGURAÇÃO TEXT-TO-SPEECH (TTS) --- TTS_ENABLED = False try: import pyttsx3 TTS_ENABLED = True except ImportError: print("AVISO: pyttsx3 não encontrado.") print("Para habilitar o áudio (TTS local), instale: 'pip install pyttsx3'") # --- Inicialização de Modelos --- try: print("Carregando modelos FaceNet e MTCNN...") mtcnn = MTCNN( image_size=IMAGE_SIZE, margin=MARGIN, min_face_size=20, thresholds=[0.6, 0.7, 0.7], factor=0.709, post_process=True, device=DEVICE ) resnet = InceptionResnetV1(pretrained='vggface2').eval().to(DEVICE) print("Modelos carregados.") if not os.path.exists(EMB_FILE): raise FileNotFoundError(f"Arquivo de centróides '{EMB_FILE}' não encontrado! Execute o treinamento primeiro.") usuarios = np.load(EMB_FILE, allow_pickle=True).item() except Exception as e: messagebox.showerror("Erro Crítico", f"Falha ao carregar modelos/embeddings: {e}") exit() # === FUNÇÃO DE CONFIANÇA === def dist_to_confidence(dist, threshold=TOLERANCIA): if dist < threshold: conf = 100 * (1 - (dist / threshold)) return max(0, min(100, conf)) else: return 0.0 # === CLASSE PRINCIPAL DO TKINTER === class AppReconhecimento: def __init__(self, master): self.master = master master.title("Sistema de Reconhecimento Facial") # --- Variáveis de Estado --- self.usuario_logado = None self.login_time = None # Para registrar o início do login manual self._last_tts_time = 0 # Inicialização para controle de taxa de TTS de alerta # --- Configuração da Câmera --- self.cap = cv2.VideoCapture(1, cv2.CAP_DSHOW) self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) if not self.cap.isOpened(): messagebox.showerror("Erro Câmera", "Não foi possível abrir a câmera. Verifique o índice (0 ou 1).") master.destroy() return # --- Interface (Formulário) --- self.frame_login = tk.Frame(master) self.frame_login.pack(padx=10, pady=10) tk.Label(self.frame_login, text="Usuário:", font=('Arial', 12)).grid(row=0, column=0, padx=5, pady=5) self.entry_user = tk.Entry(self.frame_login, font=('Arial', 12), width=20) self.entry_user.grid(row=0, column=1, padx=5, pady=5) self.btn_login = tk.Button(self.frame_login, text="Fazer Login", command=self.fazer_login, font=('Arial', 12, 'bold'), bg='lightblue') self.btn_login.grid(row=1, column=0, columnspan=2, pady=10) # --- Área de Visualização da Câmera --- self.label_camera = tk.Label(master) self.label_camera.pack(pady=10) # --- Área de Status --- self.status_var = tk.StringVar(value="Status: Aguardando Login") self.label_status = tk.Label(master, textvariable=self.status_var, font=('Arial', 14, 'bold'), fg='blue') self.label_status.pack(pady=5) self.update_camera() def falar_login_tts(self, mensagem): """Gera e reproduz uma mensagem de boas-vindas/login em uma thread separada.""" if not TTS_ENABLED: return try: engine = pyttsx3.init() # Tenta encontrar uma voz em português para melhor pronúncia voices = engine.getProperty('voices') pt_voice = next((v.id for v in voices if 'portuguese' in v.name.lower() or 'brazil' in v.name.lower()), None) if pt_voice: engine.setProperty('voice', pt_voice) engine.say(mensagem) engine.runAndWait() except Exception as e: print(f"Erro ao gerar/reproduzir áudio com pyttsx3: {e}") def falar_alerta(self, mensagem): """Gera e reproduz uma mensagem de alerta/erro em uma thread separada.""" if not TTS_ENABLED: return try: engine = pyttsx3.init() # Tenta encontrar uma voz em português para melhor pronúncia voices = engine.getProperty('voices') pt_voice = next((v.id for v in voices if 'portuguese' in v.name.lower() or 'brazil' in v.name.lower()), None) if pt_voice: engine.setProperty('voice', pt_voice) # Opcional: Configurar para um tom de alerta (ex: um pouco mais devagar) # rate = engine.getProperty('rate') # engine.setProperty('rate', rate - 30) engine.say(mensagem) engine.runAndWait() except Exception as e: print(f"Erro ao gerar/reproduzir áudio de alerta com pyttsx3: {e}") def fazer_login(self): """Lógica acionada pelo botão Fazer Login.""" nome_input = self.entry_user.get().strip() if not nome_input: messagebox.showwarning("Atenção", "Por favor, digite o nome do usuário.") return if nome_input.lower() in [u.lower() for u in usuarios.keys()]: self.usuario_logado = nome_input self.login_time = time.time() # Registra o tempo de início do login self.status_var.set(f"Modo Login Ativo para '{nome_input}'. TEMPO: {TIMEOUT_SEGUNDOS}s") self.label_status.config(fg='orange') print(f"Modo Login Manual Ativo para: {self.usuario_logado}") else: messagebox.showerror("Erro", f"Usuário '{nome_input}' não encontrado na base de dados.") self.usuario_logado = None self.login_time = None self.status_var.set("Status: Usuário não encontrado. Tente novamente.") self.label_status.config(fg='red') def falar_boas_vindas(self, nome): """Função antiga, mantida por compatibilidade e delegando para falar_login_tts.""" mensagem = f"Seja bem-vindo, {nome}. Acesso autorizado." self.falar_login_tts(mensagem) def update_camera(self): """Atualiza o frame da câmera, executa o reconhecimento e a lógica de timeout/guia oval.""" ret, frame = self.cap.read() if not ret: self.master.after(10, self.update_camera) return display_frame = frame.copy() # Dimensões do Frame (para centralizar o oval) H, W = frame.shape[:2] if self.usuario_logado: # === DESENHA GUIA OVAL === center_coords = (W // 2, H // 2) axes_lengths = (W // 4, H // 3) cv2.ellipse(display_frame, center_coords, axes_lengths, 0, 0, 360, (255, 255, 0), 2) # Amarelo/Ciano # === LÓGICA DE TIMEOUT === tempo_decorrido = time.time() - self.login_time tempo_restante = max(0, TIMEOUT_SEGUNDOS - tempo_decorrido) # Exibe o tempo restante cv2.putText(display_frame, f"Tempo: {tempo_restante:.1f}s", (W - 150, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255, 255, 255), 2) if tempo_decorrido > TIMEOUT_SEGUNDOS: self.status_var.set(f"Acesso NÃO AUTORIZADO para {self.usuario_logado}: Tempo Esgotado.") self.label_status.config(fg='red') # NOVO: TTS para tempo esgotado mensagem_alerta = f"Tempo limite esgotado. Acesso não autorizado para {self.usuario_logado}." threading.Thread(target=self.falar_alerta, args=(mensagem_alerta,)).start() messagebox.showerror("Acesso Negado", f"Acesso não autorizado para {self.usuario_logado}: Tempo limite de 5 segundos esgotado.") self.usuario_logado = None # Desativa o modo login self.login_time = None else: # Lógica de Reconhecimento (só executa se o tempo não esgotou) boxes, probs = mtcnn.detect(frame) if boxes is not None and len(boxes) == 1: box = boxes[0] x1, y1, x2, y2 = [int(b) for b in box] try: face_crop = frame[y1:y2, x1:x2] face_tensor = mtcnn(face_crop) if face_tensor is not None: embedding = resnet(face_tensor.to(DEVICE).unsqueeze(0)).detach().cpu().numpy().flatten() melhor_nome = "Desconhecido" menor_dist = float('inf') for nome_usu, centróide in usuarios.items(): dist = np.linalg.norm(centróide.flatten() - embedding) if dist < menor_dist: menor_dist = dist melhor_nome = nome_usu confianca = dist_to_confidence(menor_dist) # LÓGICA DE LOGIN MANUAL if melhor_nome.lower() == self.usuario_logado.lower() and confianca >= LIMITE_LOGIN_MANUAL: # ACESSO AUTORIZADO self.status_var.set(f"ACESSO AUTORIZADO! {melhor_nome} ({confianca:.1f}%)") self.label_status.config(fg='green') login_nome = self.usuario_logado self.usuario_logado = None self.login_time = None self.entry_user.delete(0, tk.END) # NOVO: Reproduz a mensagem de boas-vindas em uma thread separada threading.Thread(target=self.falar_boas_vindas, args=(login_nome,)).start() self.master.update() messagebox.showinfo("Acesso", f"Acesso Autorizado para {login_nome}!") else: # NEGADO (Aguardando) self.status_var.set(f"Login Falhou: {melhor_nome} ({confianca:.1f}%) - Min: {LIMITE_LOGIN_MANUAL}%") self.label_status.config(fg='red') # NOVO: Alerta de rosto incorreto (com limitação de taxa) if melhor_nome.lower() != self.usuario_logado.lower() and confianca >= LIMITE_LOGIN_MANUAL and TTS_ENABLED: if (time.time() - self._last_tts_time) > 3.0: # Limita o alerta a cada 3 segundos mensagem_alerta = f"Rosto do usuario não detectado. Por favor, {self.usuario_logado}, posicione seu rosto em frente à câmera." threading.Thread(target=self.falar_alerta, args=(mensagem_alerta,)).start() self._last_tts_time = time.time() cor_rec = (0, 255, 0) if self.usuario_logado is None else (255, 100, 0) cv2.rectangle(display_frame, (x1, y1), (x2, y2), cor_rec, 2) cv2.putText(display_frame, f"{melhor_nome} {confianca:.1f}%", (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, cor_rec, 2) except Exception as e: print(f"Erro no processamento da face: {e}") self.status_var.set("Erro no Processamento do Rosto.") self.label_status.config(fg='red') elif boxes is not None and len(boxes) > 1: self.status_var.set("Múltiplos rostos detectados! Aproxime-se sozinho.") self.label_status.config(fg='red') for box in boxes: x1, y1, x2, y2 = [int(b) for b in box] cv2.rectangle(display_frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) else: self.status_var.set(f"Modo Login Ativo para '{self.usuario_logado}'. Posicione o rosto no oval...") self.label_status.config(fg='orange') else: # MODO AUTOMÁTICO (Sem login manual ativo) self.status_var.set("Status: Aguardando Login") self.label_status.config(fg='blue') # Converte o frame OpenCV para o formato Tkinter cv2image = cv2.cvtColor(display_frame, cv2.COLOR_BGR2RGBA) img = Image.fromarray(cv2image) imgtk = ImageTk.PhotoImage(image=img) self.label_camera.imgtk = imgtk self.label_camera.configure(image=imgtk) # Chama esta função novamente após 10ms self.master.after(10, self.update_camera) def on_closing(self): """Fecha a câmera e a janela ao fechar o Tkinter.""" if messagebox.askokcancel("Sair", "Tem certeza que deseja sair?"): self.cap.release() self.master.destroy() if __name__ == "__main__": root = tk.Tk() app = AppReconhecimento(root) root.protocol("WM_DELETE_WINDOW", app.on_closing) root.mainloop()