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Starwars Look-like Finder

Aperçu

Cette application est distinctive et divertissante qui permet aux utilisateurs de découvrir à quel personnage Starwars ils ressemblent le plus, en utilisant des technologies avancées de recherche de vecteurs et de reconnaissance des vecteurs. Il intègre la robustesse d'une frontend basée sur React, de la recherche vectorielle Mongodb Atlas et de l'API de reconnaissance face Python pour offrir une expérience utilisateur transparente et agréable.

Flux de travail détaillé

L'extrémité avant

1. Interface utilisateur basée sur React : permet aux utilisateurs d'interagir avec l'application de manière conviviale, en téléchargeant leurs selfies avec un minimum de tracas.
2. Conception réactive : assure une expérience de visualisation et d'interaction optimale sur une large gamme d'appareils, des ordinateurs de bureau aux téléphones mobiles.

Backend

1. Python Face Reconnaissance : Le backend est alimenté par la célèbre bibliothèque Python FACE_RECONGITION, qui analyse les images et encodes téléchargés (créant des vecteurs) les faces de comparaison.
2. Intégration MongoDB : l'application communique avec MongoDB pour stocker efficacement les vecteurs dans la collection MongoDB, et Ruses Atlas Vector Search pour trouver le personnage qui est le plus similaire à l'image de selfie téléchargée.

Processus de contrepartie

1. Recherche de vecteur : une fois les faces codées, l'application effectue une recherche vectorielle pour trouver le caractère Starwars avec les caractéristiques faciales les plus similaires.
2. Présentation des résultats : Après le traitement, l'application présente rapidement à l'utilisateur le caractère Starwars qu'il ressemble le plus.

Technologies utilisées

• Frontend : réagir
• Backend : Python, FACE_RECONGITION BIBLIOTHÈQUE
• Base de données : MongoDB Atlas
• Recherche de vecteur : Recherche de vecteur MongoDB Atlas
• Autre : CSS, HTML, JavaScript

Cas d'utilisation potentiels

Cette application n'est pas seulement une source de divertissement, mais peut également servir de point de référence ou de point de départ pour les développeurs qui cherchent à intégrer la reconnaissance du visage et la recherche vectorielle dans leurs projets. Il peut être utilisé comme un outil éducatif pour ceux qui souhaitent apprendre l'intégration de différentes technologies pour créer une application cohérente.

Condition préalable

• Node.js et NPM: Téléchargez et installez
• Python 3: Télécharger et installer
• Un cluster Mongodb Atlas créé: MongoDB Atlas

Commencer

Configuration

Backend

1. Mettez à jour le MONGO_URI dans l'application FLASK FLASK_SERVER.PY avec votre MongoDB URI.
2. Si vous utilisez MongoDB Atlas, assurez-vous de la liste blanche de votre adresse IP dans les paramètres d'accès au réseau.

Configurez le backend et créez des vecteurs pour des images à l'aide de la bibliothèque Python face_recognition

Accédez au répertoire backend et installez les packages Python requis:

 cd starwars-backend
pip install -r requirements.txt
python flask_server.py

Exécutez uniquement les personnages d'encodage pour la première fois que vous configurez, car il générera des vecteurs pour tous les starwars_characters_images et les stockera dans un MongoDB namepspace: starwars.characters

curl -X POST http://127.0.0.1:5000/encode-characters -H " Content-Type: application/json " -d ' {"path": "starwars_characters_images"} '

Créer un index de recherche atlas

Créer un index de recherche Atlas, sur les étoiles de données et les caractères de collecte à l'aide de la configuration JSON et de la configuration ci-dessous

{
    "mappings" : {
        "dynamic" : true ,
        "fields" : {
            "encoding" : {
                "dimensions" : 128 ,
                "similarity" : " euclidean " ,
                "type" : " knnVector "
            }
        }
    }
}

Configurez et démarrez le frontend

Accédez au répertoire Frontend et installez les packages NPM requis:

 cd starwars-frontend
npm install
npm start

L'application React devrait désormais être en cours d'exécution sur http: // localhost: 3000, et l'application FLASK devrait fonctionner sur http: // localhost: 5000.

En utilisant l'application

1. Ouvrez votre navigateur Web et accédez à http: // localhost: 3000.
2. Cliquez sur le bouton Choisir le fichier pour sélectionner une image de selfie pour correspondre aux caractères Starwars
3. L'application codera le selfie et interagira avec le backend pour récupérer les personnages de Star Wars connexes.

Licence

Ce projet est autorisé en vertu de la licence MIT - voir le fichier Licence.md pour plus de détails.

Remerciements

• La bibliothèque Python face_recognition pour fournir la fonctionnalité de codage du visage.

Nettoyer

• Supprimez le contenu de la collection de personnages dans la base de données Starwars, exécuté ci-dessous à partir de MongoShell.

use starwars
db.characters.deleteMany({})

• Supprimer le contenu du dossier starwars_frontend / public / extrait_faces

Faire ce qui précède signifie que vous devrez régénérer les vecteurs pour les personnages Starwars en utilisant ce qui est ci-dessous:

curl -X POST http://127.0.0.1:5000/encode-characters -H " Content-Type: application/json " -d ' {"path": "starwars_characters_images"} ' 

---

Conclusion

Le Finder de Starwars Look-A-like est une application captivante qui combine des technologies modernes pour fournir aux utilisateurs un moyen amusant de trouver leur jumeau Starwars. Son interface conviviale, ses capacités avancées de reconnaissance du visage et ses interactions efficaces sur la base de données garantissent que les utilisateurs reçoivent des résultats précis et rapides, ce qui en fait une plate-forme passionnante et éducative pour les fans de Starwars et les amateurs de technologie.

• Bases de données vectorielles de classement DB