import os
import numpy as np
import pandas as pd
from PIL import Image
from huggingface_model_utils import load_model_from_local_path
from torchvision.transforms import Compose, ToTensor, Normalize
import torch
import inspect
from facenet_pytorch import MTCNN

import gradio as gr
from face_engine.engine import FaceEngine
from PIL import Image
import torch
from torchvision.transforms import Compose, ToTensor, Normalize
import glob
from face_engine.huggingface_model_utils import load_model_from_local_path
import cv2
import numpy as np

### **1. Giới thiệu hệ thống**

- Hệ thống nhận diện khuôn mặt của em gồm hai chức năng chính:
    - **Chức năng đăng ký (Enroll):** Nhận vào ảnh khuôn mặt và ID của người dùng. Hệ thống sẽ trích xuất đặc trưng của ảnh và lưu vào cơ sở dữ liệu để nhận diện trong tương lai.
        
        > Ảnh chụp màn hình chức năng này (để trống trong slide hộ mai thêm sau)
        > 
        
        ![Screenshot from 2024-10-22 06-51-32.png](https://prod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com/125df330-c655-4723-9084-11fea250a474/66d39997-7d0b-4e15-984f-f4a5f6bdf5b5/Screenshot_from_2024-10-22_06-51-32.png)
        

import gradio as gr
from face_engine.engine import FaceEngine
from PIL import Image

# Danh sách mô hình cho người dùng lựa chọn
model_list = [
    "ir18_webface4m", 
    "ir50_webface4m", 
    "ir101_webface4m", 
    "ir101_webface12m", 

import os
import torch
import pandas as pd
from torchvision.transforms import Compose, ToTensor, Normalize
import inspect
from PIL import Image
import gc
import sys
from face_engine.huggingface_model_utils import load_model_from_local_path

import gradio as gr
from face_engine.engine import FaceEngine

# Danh sách mô hình cho người dùng lựa chọn
model_list = ["ir18_webface4m", "ir50_webface4m", "ir101_webface4m", "ir101_webface12m", "vit_base_kprpe_webface4m", "vit_base_kprpe_webface12m", "vit_base_webface4m"]

face_engine = FaceEngine()

# Hàm cập nhật mô hình dựa trên lựa chọn của người dùng
def update_model(model_name):

import os
import torch
import pandas as pd
from torchvision.transforms import Compose, ToTensor, Normalize
from PIL import Image
import gc
import sys
from facenet_pytorch import MTCNN
from huggingface_model_utils import load_model_from_local_path
import inspect

- ** hỏi anh ấy trình bày theo flow như này được không, anh ấy có gops ý gì không ***
anh ơi em muốn trình bày theo flow như này, chiều thử word cái này lên cho a ấy xem

chức năng của hệ thống :
- chức năng enroll,
nhận 1 ảnh và id (cccd) --> lưu id và feat của khuôn mạt vào csdl

---> chạy demo
- chức năng identify nhận vào 1 ảnh đầu vào, sau đó tìm trong bộ dữ liệu xem feat nào có độ tương đồng lớn nhất với feat của ảnh
đầu vào với điều kiện lớn hơn ngưỡng

đánh số trang, mỗi trang thuộc mục nào trong flow
bỏ slide tên
LANDSCAPE
text nhỏ
từ flow đưa ra đề mục
thay ngựa bằng face rc

nhớ là phải đề mục, xong liên kết từ hệ thống
các thanhf phần trong fc (anh ấy sẽ gửi cho 1 ảnh ), detect các kiểu
CNN có là cách thức hoạt động của cnn, nói cùng với slide để người nghe hiểu

import sys

from transformers import AutoModel
from huggingface_hub import hf_hub_download
import shutil
import os
import sys
import gc
import torch

import os
import torch
import pandas as pd
from torchvision.transforms import Compose, ToTensor, Normalize
import inspect
from face_engine.huggingface_model_utils import load_model_from_local_path
import gc
import sys
import time

import gradio as gr
from face_engine.engine import FaceEngine
import numpy as np
# Danh sách mô hình cho người dùng lựa chọn
model_list = ["ir18_webface4m", "ir50_webface4m","ir101_webface4m","ir101_webface12m", "vit_base_kprpe_webface4m", "vit_base_kprpe_webface12m", "vit_base_webface4m"]

face_engine = FaceEngine()

# Hàm cập nhật mô hình dựa trên lựa chọn của người dùng
def update_model(model_name):

import sys

from transformers import AutoModel
from huggingface_hub import hf_hub_download
import shutil
import os
import sys

list_all_models = ["minchul/cvlface_DFA_mobilenet", 
                   "minchul/cvlface_DFA_resnet50",

import os
import torch
import pandas as pd
from torchvision.transforms import Compose, ToTensor, Normalize
import inspect
from face_engine.huggingface_model_utils import load_model_from_local_path


# Check devices
DEVICE = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

from face_engine.engine import FaceEngine
import numpy as np
import gradio as gr

face_engine = FaceEngine()

def enroll_new_person(pil_image):
    check_exist = face_engine.get_id(pil_image)
    if check_exist == None:
        return f"Khuôn mặt đăng ký thành công với ID là {face_engine.save_to_db(pil_image)}"