''''
Real Time Face Recogition
	==> Each face stored on dataset/ dir, should have a unique numeric integer ID as 1, 2, 3, etc                       
	==> LBPH computed model (trained faces) should be on trainer/ dir
Based on original code by Anirban Kar: https://github.com/thecodacus/Face-Recognition    

Developed by Marcelo Rovai - MJRoBot.org @ 21Feb18  

'''

import cv2
import numpy as np
import os 

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.read('trainer/trainer.yml')
cascadePath = "haarcascade_frontalface_default.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascadePath);

font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

# นับรหัส
id = 0

# ชื่อที่เกี่ยวข้องกับรหัสตัวอย่าง เช่น id1=game , id2=job
names = ['None', 'Game', 'Job', 'Ilza', 'Z', 'W'] 

# เริ่มต้นการจับภาพและวีดีโอแบบเรียลไทม์
cam = cv2.VideoCapture(0)
cam.set(3, 640) # เซตขนาดของความกว้าง
cam.set(4, 480) # เซตขนาดของความสูง

# ปรับขนาดขั้นต่ำการรับรู้ใบหน้า
minW = 0.1*cam.get(3)
minH = 0.1*cam.get(4)

while True:

    ret, img =cam.read()
    

    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    faces = faceCascade.detectMultiScale( 
        gray,
        scaleFactor = 1.2,
        minNeighbors = 5,
        minSize = (int(minW), int(minH)),
       )

    for(x,y,w,h) in faces:

        cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)

        id, confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w])

        # ตรวจเช็คความเหมือนของใบหน้ากี่เปอเซ็น
        if (confidence < 100):
            id = names[id]
            confidence = "  {0}%".format(round(100 - confidence))
        else:
            id = "unknown"
            confidence = "  {0}%".format(round(100 - confidence))
        
        cv2.putText(img, str(id), (x+5,y-5), font, 1, (255,255,255), 2)
        cv2.putText(img, str(confidence), (x+5,y+h-5), font, 1, (255,255,0), 1)  
    
    cv2.imshow('camera',img) 

    k = cv2.waitKey(10) & 0xff # กด 'ESC' เพื่อจบการทำงาน
    if k == 27:
        break

# เพื่อล้างข้อมูล
print("\n [INFO] Exiting Program and cleanup stuff")
cam.release()
cv2.destroyAllWindows()
