skypiea

Skypiea Cloud -Speicher

Skypiea ist eine Cloud -Speicheranwendung, mit der Benutzer Bilder hochladen, Gesichter erkennen und diese Bilder verwalten können. Es enthält Merkmale für die Gesichtserkennung, das Speichern von Gesicht Einbettungen und die Suche nach ähnlichen Gesichtern.

Merkmale

• Datei hochladen: Laden Sie Bilder in Cloud -Speicher hoch.
• Gesichtserkennung: Erkennen von Gesichtern in hochgeladenen Bildern und speichern Sie Gesichtsbilder separat.
• Face -Einbettungen: Speichern Sie Gesichtsbettdings in einer SQLite -Datenbank, um Duplikate zu vermeiden.
• Suchfunktionen: Suchen Sie nach Bildern basierend auf Gesichtsbettdings und zeigen ähnliche Ergebnisse.

Technologien

• Backend: Flask
• Datenbank: SQLite zum Speichern von Gesichtsbettendings
• Gesichtserkennung: face_recognition Library
• Einbettungspeicher: Chromadb
• Frontend: HTML, CSS, JavaScript

Installation

1. Klonen Sie das Repository:

   git clone https://github.com/yourusername/skypiea.git
   cd skypiea

2. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung und aktivieren Sie sie:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows use `venvScriptsactivate`

3. Abhängigkeiten installieren:

   pip install -r requirements.txt

4. Setup -Datenbank:

   Erstellen Sie die SQLite -Datenbank und die Tabellen:

   python database.py

5. Führen Sie die Anwendung aus:

   python app.py

   Die Anwendung ist unter http://127.0.0.1:5000 zugänglich.

Verzeichnisstruktur

 skypiea/
│
├── static/
│   ├── uploads/       # Uploaded images
│   └── faces/         # Detected face images
│   └── css/           # css files
│   └── js/            # JavaScript for frontend interactions
│
├── templates/
│   ├── index.html     # Main HTML file
│
├── app.py             # Flask application
├── database.py        # SQLite database management
└── requirements.txt   # Python dependencies

Gesichtserkennung und Einbettung

Die Anwendung verwendet die face_recognition -Bibliothek, um Gesichter zu erkennen und Einbettungen zu berechnen. Gesichter werden als separate Bilder gespeichert und ihre Einbettungen werden in einer SQLite -Datenbank gespeichert, um Duplikate zu verwalten und die Einzigartigkeit sicherzustellen.

Fehlerbehebung

• Doppelte Gesichter: Stellen Sie sicher, dass der Schwellenwert in der Funktion der embedding_exists ordnungsgemäß eingestellt ist, um Duplikate zu vermeiden.
• Fehlende Dateien: Überprüfen Sie die Dateipfade und stellen Sie sicher, dass der Server ordnungsgemäße Zugriffsberechtigungen zum Lesen/Schreiben von Dateien verfügt.

Beitragen

Fühlen Sie sich frei, das Repository aufzugeben und Pull -Anfragen einzureichen. Für wichtige Änderungen öffnen Sie zuerst ein Problem, um zu besprechen, was Sie ändern möchten.