skypiea

Skypiea Cloud Storage

Skypiea - это приложение облачного хранения, которое позволяет пользователям загружать изображения, обнаруживать лица и управлять этими изображениями. Он включает в себя функции для обнаружения лица, хранение вторжений лица и поиск подобных лиц.

Функции

• Загрузка файла: загрузите изображения в облачное хранилище.
• Обнаружение лица: обнаружение грани в загруженных изображениях и сохранение изображений лица отдельно.
• Face Entgeddings: хранить встроенные лица в базе данных SQLite, чтобы избежать дубликатов.
• Функциональность поиска: Поиск изображений на основе вторжений лица и отображать аналогичные результаты.

Технологии

• Бэкэнд: колба
• База данных: SQLite для хранения вторжений лица
• Обнаружение лица: библиотека face_recognition
• Встроенное хранение: Chromadb
• Frontend: HTML, CSS, JavaScript

Установка

1. Клонировать репозиторий:

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

2. Создайте виртуальную среду и активируйте ее:

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

3. Установить зависимости:

   pip install -r requirements.txt

4. Настройка базы данных:

   Создайте базу данных и таблицы SQLite:

   python database.py

5. Запустите приложение:

   python app.py

   Приложение будет доступно по адресу http://127.0.0.1:5000 .

Структура каталога

 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

Обнаружение лица и встраивание

В приложении используется библиотека face_recognition для обнаружения лиц и вычислений. Лица сохраняются в виде отдельных изображений, а их вставки хранятся в базе данных SQLite для управления дубликатами и обеспечения уникальности.

Поиск неисправностей

• Дублирующие лица: Убедитесь, что порог в функции embedding_exists правильно установлен, чтобы избежать дубликатов.
• Отсутствуют файлы: проверьте пути файла и убедитесь, что сервер имеет правильные разрешения на доступ к файлам чтения/записи.

Внося

Не стесняйтесь раскошелиться на репозиторий и отправлять запросы на привлечение. Для серьезных изменений, пожалуйста, сначала откройте проблему, чтобы обсудить, что вы хотели бы изменить.