first commit

app.py

@@ -0,0 +1,81 @@
+import streamlit as st
+import face_recognition
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+from PIL import Image
+
+def hitung_kemiripan_wajah(foto_1, foto_2):
+    # Menggunakan library face_recognition untuk memuat gambar dan mengenali wajah
+    gambar_1 = face_recognition.load_image_file(foto_1)
+    gambar_2 = face_recognition.load_image_file(foto_2)
+
+    # Mengambil lokasi wajah pada gambar
+    wajah_1 = face_recognition.face_locations(gambar_1)
+    wajah_2 = face_recognition.face_locations(gambar_2)
+
+    # Menghasilkan encoding (vektor fitur) untuk setiap wajah
+    encoding_1 = face_recognition.face_encodings(gambar_1, wajah_1)
+    encoding_2 = face_recognition.face_encodings(gambar_2, wajah_2)
+
+    if len(encoding_1) == 0 or len(encoding_2) == 0:
+        # Jika tidak ada wajah yang terdeteksi pada salah satu gambar
+        return 0.0
+
+    # Mengkonversi daftar vektor fitur menjadi array NumPy
+    encoding_1 = np.array(encoding_1)
+    encoding_2 = np.array(encoding_2)
+
+    # Menghitung kemiripan menggunakan metode euclidean distance
+    kemiripan = np.linalg.norm(encoding_1 - encoding_2, axis=1)
+
+    # Mengembalikan nilai kemiripan antara 0 dan 1 (semakin dekat ke 0, semakin mirip)
+    return 1 - kemiripan[0]
+
+# Streamlit app
+st.title("Pengukur Kemiripan Dua Wajah")
+
+# Upload foto 1
+uploaded_foto_1 = st.sidebar.file_uploader("Unggah Foto 1", type=["jpg", "jpeg", "png"])
+if uploaded_foto_1:
+    st.sidebar.image(uploaded_foto_1, caption='Upload Gambar 1', use_column_width=True)
+
+# Upload foto 2
+uploaded_foto_2 = st.sidebar.file_uploader("Unggah Foto 2", type=["jpg", "jpeg", "png"])
+if uploaded_foto_2:
+    st.sidebar.image(uploaded_foto_2, caption='Upload Gambar 2', use_column_width=True)
+
+if uploaded_foto_1 and uploaded_foto_2:
+    if st.button("Ukur Kemiripan"):
+        # Simpan file yang diunggah ke dalam file sementara
+        with open("temp1.jpg", "wb") as f:
+            f.write(uploaded_foto_1.getbuffer())
+        with open("temp2.jpg", "wb") as f:
+            f.write(uploaded_foto_2.getbuffer())
+        
+        # Hitung kemiripan wajah
+        kemiripan = hitung_kemiripan_wajah("temp1.jpg", "temp2.jpg")
+        st.write(f"Kemiripan antara dua wajah adalah: {kemiripan * 100:.2f} %")
+
+        # Memuat dan menampilkan gambar
+        gambar_1 = Image.open("temp1.jpg")
+        gambar_2 = Image.open("temp2.jpg")
+
+        # Menampilkan gambar dan kemiripan wajah
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        with col1:
+            st.image(gambar_1, caption='Wajah 1')
+        with col2:
+            st.image(gambar_2, caption='Wajah 2')
+
+        # Menampilkan kemiripan di judul plot
+        fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
+        ax[0].imshow(gambar_1)
+        ax[0].axis('off')
+        ax[0].set_title('Wajah 1')
+
+        ax[1].imshow(gambar_2)
+        ax[1].axis('off')
+        ax[1].set_title('Wajah 2')
+
+        plt.suptitle(f'Kemiripan Wajah: {kemiripan * 100:.2f} %')
+        st.pyplot(fig)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+face_recognition
+dlib
+numpy
+matplotlib
+pillow
+streamlit