# GraphicProcesslx

# 小组成员
10215101439李丽坤
10215101416谢卓颖

# 项目gitee地址
https://gitee.com/lily11111222/graphic-process.git

# GraphicProcess

#### 介绍
GraphicProcess网站项目基于django框架+opencv库+pytesseract库+yolov5模型.
实现了可以对图像进行基础操作、识别图像中文字/文档以及检测人像是否佩戴口罩、佩戴何种口罩（一次性/N95）的功能。


#### 网站流程

选择文件后即利用ajax将文件传至后端，暂存至一个静态目录下，该目录下的图片时刻与前端页面的图片对应；同时备份一份，用作实现重置功能。
点击不同的功能按钮即将不同的操作参数以及当前页面的图片元素传至后端，选择不同的功能函数，将功能函数返回的处理后的opencv图片转为base64格式，
然后返回前端并替代页面中的原图片，同时利用opencv的写入函数替换静态目录下的图片。


#### 开发技术

系统版本：Windows 11操作系统
开发工具：Anaconda+Pycharm
框架：django框架


#### 安装教程

1. 使用命令'pip install -r requirements.txt'安装依赖
2. 使用命令'python manage.py runserver'运行项目 

#### 目录结构描述
├── README.md                               // 使用文档
├── manage.py                               // 项目运行等各种命令入口
├── requirments.txt                         // 项目所需依赖
├── GraphicProcess                          // 项目运行入口文件
├── app1                                    // 图像基础功能操作模块
│   ├── urls.py                             // app1子路由文件
│   ├── views.py                            // app1各功能函数文件
│   ├── ...                                 // 其他文件
├── app2                                    // 文字/文档识别、口罩探测功能操作模块
│   ├── urls.py                             // app2子路由文件
│   ├── views.py                            // app2文字/文档识别功能函数文件
│   ├── detect.py                           // app2口罩检测函数文件
│   ├── detect_mask.py                      // app2口罩检测函数文件
│   ├── det                                 // app2口罩检测模型训练相关文件
│   │   ├── models                    
│   │   ├── tools      
│   │   ├── utils      
│   ├── train.py                            // app2口罩检测模型训练入口文件
│   ├── ...                                 // 其他文件
├── static                                  // 静态文件
│   ├── upload                              // 存放用户操作的图片文件
│   ├── ...                                 // 其他文件
├── template                                // 模板文件
│   ├── app1                                // 图像基础功能操作模块页面
│   ├── app2                                // 文字/文档识别、口罩探测功能操作模块页面
├── ...


#### 参与贡献

1.  Fork 本仓库
2.  新建 Feat_xxx 分支
3.  提交代码
4.  新建 Pull Request


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