skypiea

Armazenamento em nuvem Skypiea

O Skypiea é um aplicativo de armazenamento em nuvem que permite aos usuários fazer upload de imagens, detectar rostos e gerenciar essas imagens. Inclui recursos para detecção de rosto, armazenamento de incorporações de rosto e busca de rostos semelhantes.

Características

• Upload de arquivo: carregue imagens para armazenamento em nuvem.
• Detecção de rosto: detecte rostos em imagens carregadas e salve as imagens de rosto separadamente.
• Face INCEDDINGS: Armazene as incorporações de rosto em um banco de dados SQLite para evitar duplicatas.
• Funcionalidade de pesquisa: pesquise imagens com base nas incorporações do rosto e exiba resultados semelhantes.

Tecnologias

• Back -end: Flask
• Banco de dados: sqlite para armazenar incorporações de face
• Detecção de rosto: face_recognition Library
• Armazenamento de incorporação: Chromadb
• Frontend: HTML, CSS, JavaScript

Instalação

1. Clone o repositório:

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

2. Crie um ambiente virtual e ative -o:

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

3. Instale dependências:

   pip install -r requirements.txt

4. Banco de dados de configuração:

   Crie o banco de dados e tabelas SQLite:

   python database.py

5. Execute o aplicativo:

   python app.py

   O aplicativo será acessível em http://127.0.0.1:5000 .

Estrutura de diretório

 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

Detecção de rosto e incorporação

O aplicativo usa a biblioteca face_recognition para detectar faces e calcular incorporação. Os rostos são salvos como imagens separadas e suas incorporações são armazenadas em um banco de dados SQLite para gerenciar duplicatas e garantir a singularidade.

Solução de problemas

• Faces duplicadas: verifique se o limite da função embedding_exists está definido corretamente para evitar duplicatas.
• Arquivos ausentes: verifique os caminhos do arquivo e verifique se o servidor possui permissões de acesso adequadas para ler/gravar arquivos.

Contribuindo

Sinta -se à vontade para bifurcar o repositório e enviar solicitações de tração. Para grandes mudanças, abra um problema primeiro para discutir o que você gostaria de mudar.