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HivisionIDPhoto

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GitHub SwanHub Demo zhihu Spaces


関連プロジェクト：

  • SwanLab：トレーニング画像マットモデル全体を分析および監視するために使用され、研究室の学生と協力して交流し、トレーニング効率を大幅に向上させました。

🤩プロジェクトの更新

  • オンラインデモ: SwanHub Demo
  • 2023.12.1: **APIデプロイメント（fastapiベース）**を更新
  • 2023.6.20: プリセットサイズメニューを更新
  • 2023.6.19: レイアウト写真を更新
  • 2023.6.13: センターグラデーションカラーを更新
  • 2023.6.11: 上下グラデーションカラーを更新
  • 2023.6.8: カスタムサイズを更新
  • 2023.6.4: カスタム背景色、顔検出バグ通知を更新
  • 2023.5.10: サイズを変更せずに背景を変更を更新

概要

🚀私たちの仕事に興味を持っていただきありがとうございます。画像処理分野での他の成果もご覧いただけます。お気軽にzeyi.lin@swanhub.coまでご連絡ください。

HivisionIDPhotoは、実用的な証明写真のインテリジェント作成アルゴリズムを開発することを目的としています。

このアルゴリズムは、完全なモデルワークフローを使用して、さまざまなユーザーの写真シナリオを認識し、画像をセグメント化し、証明写真を生成します。

HivisionIDPhotoは以下のことができます:

  1. 軽量な画像セグメンテーション
  2. 異なるサイズ仕様に基づいて標準的な証明写真や6インチのレイアウト写真を生成
  3. 美顔機能（待機中）
  4. インテリジェントなフォーマルウェアの交換（待機中）

HivisionIDPhotoが役に立つ場合は、このリポジトリにスターを付けるか、友人に推薦して、緊急の証明写真作成の問題を解決してください！


🔧環境のインストールと依存関係

  • Python >= 3.7（プロジェクトの主なテストはPython 3.10で行われています）
  • onnxruntime
  • OpenCV
  • オプション: Linux, Windows, MacOS

1. プロジェクトをクローン

git clone https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos.git
cd  HivisionIDPhotos

2. 依存パッケージをインストール

pip install -r requirements.txt

3. 重みファイルをダウンロード

Releaseから重みファイルhivision_modnet.onnxをダウンロードし、ルートディレクトリに保存します。


Gradioデモの実行

python app.py

プログラムを実行すると、ローカルのWebページが生成され、そのページで証明写真の操作と対話を完了できます。


APIサービスのデプロイ

python deploy_api.py

APIサービスのリクエスト（Python）

Pythonを使用してサービスにリクエストを送信します：

証明写真の作成（1枚の写真を入力し、1枚の標準証明写真と1枚の高解像度証明写真の4チャンネル透明pngを取得）：

python requests_api.py -u http://127.0.0.1:8080 -i test.jpg -o ./idphoto.png -s '(413,295)'

背景色を追加（1枚の4チャンネル透明pngを入力し、背景色が追加された画像を取得）：

python requests_api.py -u http://127.0.0.1:8080 -t add_background -i ./idphoto.png -o ./idhoto_ab.jpg  -c '(0,0,0)'

6インチのレイアウト写真を取得（3チャンネルの写真を入力し、6インチのレイアウト写真を取得）：

python requests_api.py -u http://127.0.0.1:8080 -t generate_layout_photos -i ./idhoto_ab.jpg -o ./idhoto_layout.jpg  -s '(413,295)'

🐳Dockerデプロイ

モデルの重みファイルhivision_modnet.onnxをルートディレクトリに配置したことを確認した後、ルートディレクトリで次のコマンドを実行します：

docker build -t hivision_idphotos .

イメージのパッケージ化が完了したら、次のコマンドを実行してAPIサービスを開始します：

docker run -p 8080:8080 hivision_idphotos

参考プロジェクト

  1. MTCNN: https://github.com/ipazc/mtcnn
  2. ModNet: https://github.com/ZHKKKe/MODNet

📧お問い合わせ

ご質問がある場合は、zeyi.lin@swanhub.coまでメールでお問い合わせください。