Pezeshk e Khodkar Website

Die Website von Pezeshk-e-Khodkar

Pezeshk-e-Khodkar-Webaite ist eine Website, die Krankheiten aus Bildern mit KI-Modellen erkennen kann. Jetzt ist es zum Nachweis von Hautkrebs (Melanom, Basalzellkarzinome und Plattenepithelkarzinom) verfügbar.

Installieren und Ausführen von Website

1. Klon -Repository

 git clone https://github.com/Pezeshk-e-Khodkar/Pezeshk-e-Khodkar-Webaite.git

2. Konfigurieren Sie Venv

Sie können virtuelle Umgebungen verwenden, um Projekte auszuführen. (empfohlen)

3.. Anforderungen installieren

 pip install -r requirements.txt

4. Create .env

Erstellen Sie eine Datei namens .env unter Root -Ordner und konfigurieren Sie sie.

 SECRET_KEY = 'Django secret key'
ADMIN_URL = 'Url of admin page on the website'
ALLOWED_HOSTS = 'http://yourdomain.com'
VIRUSTOTAL_API_KEY = 'API-key of VirusTotal'
SKINCANCER_AI_MODEL = 'name of Skin Cancer AI model'
RECAPTCHA_PUBLIC_KEY = 'Public Key of recaptch'
RECAPTCHA_PRIVATE_KEY = 'Private Key of recaptch'
RECAPTCHA_REQUIRED_SCORE = 0.85
EMAIL_HOST_USER = 'A Gmail that we use it to send emails.'
EMAIL_HOST_PASSWORD = 'Password App of your gmail'

Wenn Sie diese Website auf einen Server hochladen möchten (debug = false), verwendet sie MySQL mit den folgenden Konfigurationsoptionen:

 MYSQL_DB_NAME= 'Database name'
MYSQL_DB_USER= 'DataBase user'
MYSQL_DB_PASSWORD= 'user's password'
MYSQL_DB_HOST='Database host'
MYSQL_DB_PORT='Database port'

5. Add Admin-Honeypot App hinzufügen

Laden Sie den Admin-Honeypot herunter und kopieren Sie admin-honeypot Ordner unter Root-Ordner des Projekts.

6. Ordner erstellen

Erstellen Sie zwei Ordner mit media und models unter Root -Ordner.

7. AI -Modell konfigurieren

Stellen Sie die KI -Modelldatei unter models ein.

8. Migrationen:

Ersetzen Sie python unter Linux in python3 .

 python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

9. Konfigurieren Sie staticFiles

 python manage.py collectstatic

10. Führen Sie es!

 python manage.py runserver

Tests ausführen

1. Erstellen Sie Ordner

Erstellen Sie zwei Ordner als output_images und test_images unter libs/tests/ .

2. Setzen Sie Testbilder

Legen Sie Bilder fest, mit denen Sie eine Test -API unter libs/tests/test_images haben möchten.

3. Konfigurieren Sie dataset.csv

Erstellen Sie eine Datei namens dataset.csv unter libs/tests/ und schreiben Sie so etwas darin.

 FileName,AntiVirusTest,SkinCancerDetectorTest,ImageVerifierTest,FileSizeVerifierTest,ImageUploaderTest
1.jpg,0,1,1,1,1
2.jpg,0,0,0,1,0
3.png,0,0,0,0,0
4.jpg,0,1,1,1,1
5.jpg,0,1,1,1,1

0 bedeutet, dass die Klasse falsch zurückkehren sollte.
1 bedeutet, dass die Klasse wahr zurückkehren sollte.

4. Tests ausführen

 python manage.py test

Lizenz

 MIT License

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