duyuxuan / Computer-Vision-System

本人本科比赛期间开发的机器视觉相关的系统,包括完整的模型训练代码(机器学习代码参考众多大佬的开源项目实现),同时还含有完整的Web端(Vue)、小程序(Uniapp)、以及后端(FastApi)完整代码

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机器视觉相关的完整项目/系统


本人本科比赛期间开发的机器视觉相关的系统,包括模型训练代码(机器学习代码参考众多大牛实现),同时还含有Web端(Vue)、小程序(Uniapp)、以及后端(FastApi)完整代码

小程序端

采用HBuilderX开发工具进行开发,基于Uniapp框架实现。小程序端的测试运行只需要直接将代码导入HBuilderX(内置小程序开发的各类插件)中即可进行实时的调试与开发。

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Web端

Web端基于Vue-admin-temple进行开发,注意node环境最好采用14.15.4版本,高版本可能会出现环境问题

  1. 在完成node环境的配置后,进入mask-web目录下,打开cmd,执行下面的命令
//下载模块到本地
npm install
  1. 在当前目录(./mask-web)下,执行下面的命令可直接启动项目(默认81端口)
npm run serve
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服务端

服务端接口采用FastApi开发,其中mask-server使用到YOLOv5,oldPhotoRectify-server使用到Bringing-Old-Photos-Back-to-Life和colorization两个开源项目(链接可点击下方涉及开源项目进行跳转)。由于模型大小较大,上传代码未包含训练得到的模型。
常用python库已在requirement.txt中给出,可通过执行以下命令进行安装(注:由于本项目主要为本人大二期间完成,因此大部分库的版本较早)

pip install -r requirement.txt

服务端代码的运行,可直接进入server目录下,执行下面命令运行(注:上传代码中未包含模型,因此无法完成检测,但包含完整代码,且服务端可正常运行)

python main.py

tips:

这里的三套系统(口罩佩戴识别系统、吸烟检测系统、残旧照片修复系统)的小程序端与Web端的代码除具体的接口调用外,其他代码均一致,因此这里仅上传口罩佩戴识别系统的小程序端与Web端代码。
因此,有兴趣的朋友也可以使用本小程序端与Web端的代码进行二次开发,帮助不熟悉前端与小程序开发的朋友快速实现完整的系统

涉及开源项目:

  • 目标检测算法
  • 图像修复
  • 图像上色
  • 前端模板框架
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About

本人本科比赛期间开发的机器视觉相关的系统,包括完整的模型训练代码(机器学习代码参考众多大佬的开源项目实现),同时还含有完整的Web端(Vue)、小程序(Uniapp)、以及后端(FastApi)完整代码


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