skypiea

Penyimpanan Cloud Skypiea

Skypiea adalah aplikasi penyimpanan cloud yang memungkinkan pengguna untuk mengunggah gambar, mendeteksi wajah, dan mengelola gambar -gambar itu. Ini termasuk fitur untuk deteksi wajah, menyimpan embeddings wajah, dan mencari wajah yang sama.

Fitur

• Unggah File: Unggah gambar ke penyimpanan cloud.
• Deteksi Wajah: Deteksi wajah dalam gambar yang diunggah dan simpan gambar wajah secara terpisah.
• Embeddings Face: Simpan embeddings wajah dalam database SQLite untuk menghindari duplikat.
• Fungsi pencarian: Cari gambar berdasarkan embeddings wajah dan tampilkan hasil yang serupa.

Teknologi

• Backend: Flask
• Database: Sqlite untuk menyimpan embeddings wajah
• Deteksi Wajah: Perpustakaan face_recognition
• Penyimpanan Embeddings: Chromadb
• Frontend: HTML, CSS, JavaScript

Instalasi

1. Klon Repositori:

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

2. Buat lingkungan virtual dan aktifkan:

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

3. Instal dependensi:

   pip install -r requirements.txt

4. Pengaturan Database:

   Buat database dan tabel SQLite:

   python database.py

5. Jalankan aplikasi:

   python app.py

   Aplikasi akan dapat diakses di http://127.0.0.1:5000 .

Struktur Direktori

 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

Deteksi wajah dan embedding

Aplikasi ini menggunakan pustaka face_recognition untuk mendeteksi wajah dan menghitung embeddings. Wajah disimpan sebagai gambar yang terpisah dan embeddingnya disimpan dalam database SQLite untuk mengelola duplikat dan memastikan keunikan.

Pemecahan masalah

• Duplikat wajah: Pastikan ambang batas dalam fungsi embedding_exists diatur dengan benar untuk menghindari duplikat.
• File yang hilang: Periksa jalur file dan pastikan bahwa server memiliki izin akses yang tepat untuk membaca/menulis file.

Berkontribusi

Jangan ragu untuk membayar repositori dan mengirimkan permintaan tarik. Untuk perubahan besar, buka masalah terlebih dahulu untuk membahas apa yang ingin Anda ubah.