Pezeshk e Khodkar Website

Pezeshk-e-Khodkarのウェブサイト

Pezeshk-e-Khodkar-Webaiteは、 AIモデルの画像から病気を検出できるWebサイトです。現在、皮膚がん（黒色腫、基底細胞癌、扁平上皮癌）を検出するために利用可能です

Webサイトのインストールと実行

1。クローンリポジトリ

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

2。venvを構成します

仮想環境を使用してプロジェクトを実行できます。 （推奨）

3.要件をインストールします

 pip install -r requirements.txt

4。Create.ENV

ルートフォルダーの下に.envというファイルを作成し、構成します。

 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'

また、このウェブサイトをサーバーにアップロードする場合（debug = false）、以下に構成オプションを使用してMySQLを使用します。

 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. Admin-Honeypotアプリを追加します

プロジェクトのルートフォルダーの下にAdmin-HoneyPotをダウンロードし、 admin-honeypotフォルダーをコピーします。

6.フォルダーを作成します

ルートフォルダーの下にmediaとmodelsと呼ばれる2つのフォルダーを作成します。

7。AIモデルを構成します

AIモデルファイルをmodelsフォルダーの下に置きます。

8。移行：

Linuxで、 pythonをpython3に交換します。

 python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

9。StaticFilesを構成します

 python manage.py collectstatic

10。実行してください！

 python manage.py runserver

テストを実行します

1.フォルダーを作成します

libs/tests/の下でoutput_imagesとtest_imagesという2つのフォルダーを作成します。

2.テスト画像を設定します

libs/tests/test_imagesで、テストAPIを使用して必要な画像を設定します。

3. dataset.csvを構成します

libs/tests/およびそのようなものを書く下のdataset.csvというファイルを作成します。

 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 、クラスがfalseを返す必要があることを意味します。
1 、クラスがtrueを返す必要があることを意味します。

4.テストを実行します

 python manage.py test

ライセンス

 MIT License

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