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⚡️HivisionIDPhotos: a lightweight and efficient AI ID photos tools. 一个轻量级的AI证件照制作算法。

Primary LanguagePythonApache License 2.0Apache-2.0

HivisionIDPhoto

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GitHub SwanHub Demo zhihu Spaces Static Badge

Zeyi-Lin%2FHivisionIDPhotos | Trendshift


相关项目：

  • SwanLab：训练人像抠图模型全程用它来分析和监控，以及和实验室同学协作交流，大幅提升了训练效率。

🤩 项目更新

  • 在线体验： SwanHub Demo、Spaces

  • 2024.9.5: 更新 Restful API 文档

  • 2024.9.2: 更新调整照片 KB 大小，DockerHub

  • 2023.12.1: 更新API 部署（基于 fastapi）

  • 2023.6.20: 更新预设尺寸菜单

  • 2023.6.19: 更新排版照

  • 2023.6.13: 更新中心渐变色

  • 2023.6.11: 更新上下渐变色

  • 2023.6.8: 更新自定义尺寸

  • 2023.6.4: 更新自定义底色、人脸检测 Bug 通知

  • 2023.5.10: 更新不改尺寸只换底

Overview

🚀 谢谢你对我们的工作感兴趣。您可能还想查看我们在图像领域的其他成果，欢迎来信:zeyi.lin@swanhub.co.

HivisionIDPhoto 旨在开发一种实用的证件照智能制作算法。

它利用一套完善的模型工作流程，实现对多种用户拍照场景的识别、抠图与证件照生成。

HivisionIDPhoto 可以做到：

  1. 轻量级抠图（仅需 CPU 即可快速推理）
  2. 根据不同尺寸规格生成不同的标准证件照、六寸排版照
  3. 美颜（waiting）
  4. 智能换正装（waiting）

如果 HivisionIDPhoto 对你有帮助，请 star 这个 repo 或推荐给你的朋友，解决证件照应急制作问题！


🔧 环境安装与依赖

  • Python >= 3.7（项目主要测试在 python 3.10）
  • onnxruntime
  • OpenCV
  • Option: Linux, Windows, MacOS

1. 克隆项目

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

2. （重要）安装依赖环境

建议 conda 创建一个 python3.10 虚拟环境后，执行以下命令

pip install -r requirements.txt

3. 下载权重文件

在我们的Release下载权重文件hivision_modnet.onnx (24.7MB)，存到项目根目录下。


🚀 运行 Gradio Demo

python app.py

运行程序将生成一个本地 Web 页面，在页面中可完成证件照的操作与交互。


🚀 Python 推理

1. 证件照制作

输入 1 张照片，获得 1 张标准证件照和 1 张高清证件照的 4 通道透明 png

python inference.py -i images/test.jpg -o ./idphoto.png --height 413 --width 295

2. 增加底色

输入 1 张 4 通道透明 png，获得 1 张增加了底色的图像）

python inference.py -t add_background -i ./idphoto.png -o ./idhoto_ab.jpg  -c 000000 -k 30

3. 得到六寸排版照

输入 1 张 3 通道照片，获得 1 张六寸排版照

python inference.py -t generate_layout_photos -i ./idhoto_ab.jpg -o ./idhoto_layout.jpg  --height 413 --width 295 -k 200

⚡️ 部署 API 服务

启动后端

python deploy_api.py

请求 API 服务 - Python Request

1. 证件照制作

输入 1 张照片，获得 1 张标准证件照和 1 张高清证件照的 4 通道透明 png

import requests

url = "http://127.0.0.1:8080/idphoto"
input_image_path = "images/test.jpg"

files = {"input_image": open(input_image_path, "rb")}
data = {"height": 413, "width": 295}

response = requests.post(url, files=files, data=data).json()

# response为一个json格式字典，包含status、image_base64_standard和image_base64_hd三项
print(response)

2. 增加底色

输入 1 张 4 通道透明 png，获得 1 张增加了底色的图像

import requests

url = "http://127.0.0.1:8080/add_background"
input_image_path = "test.png"

files = {"input_image": open(input_image_path, "rb")}
data = {"color": '638cce', 'kb': None}

response = requests.post(url, files=files, data=data).json()

# response为一个json格式字典，包含status和image_base64
print(response)

3. 得到六寸排版照

输入 1 张 3 通道照片，获得 1 张六寸排版照

import requests

url = "http://127.0.0.1:8080/generate_layout_photos"
input_image_path = "test.jpg"

files = {"input_image": open(input_image_path, "rb")}
data = {"height": 413, "width": 295, "kb": 200}

response = requests.post(url, files=files, data=data).json()

# response为一个json格式字典，包含status和image_base64
print(response)

更多请求方式请参考 API 文档，含 Python 脚本请求、Python Request 请求、Java 请求。


🐳 Docker 部署

1. 拉取或构建镜像

以下方式三选一

方式一：拉取镜像：

docker pull linzeyi/hivision_idphotos:v1
docker tag linzeyi/hivision_idphotos:v1 hivision_idphotos

国内拉取加速：

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/swanhub/hivision_idphotos:v1
docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/swanhub/hivision_idphotos:v1 hivision_idphotos

方式二：Dockrfile 直接构建镜像：

在确保将模型权重文件hivision_modnet.onnx放到根目录下后，在根目录执行：

docker build -t hivision_idphotos .

方式三：Docker compose 构建：

确保将模型权重文件 hivision_modnet.onnx 放在根目录下后，在根目录下执行：

docker compose build

镜像打包完成后，运行以下命令启动 Gradio 服务：

docker compose up -d

2. 运行 Gradio Demo

等待镜像封装完毕后，运行以下指令，即可开启 Gradio Demo 服务：

docker run -p 7860:7860 hivision_idphotos

在你的本地访问 http://127.0.0.1:7860 即可使用。

3. 运行 API 后端服务

docker run -p 8080:8080 hivision_idphotos python3 deploy_api.py

🌲 友情链接


📖 引用项目

  1. MTCNN:
@software{ipazc_mtcnn_2021,
    author = {ipazc},
    title = {{MTCNN}},
    url = {https://github.com/ipazc/mtcnn},
    year = {2021},
    publisher = {GitHub}
}
  1. ModNet:
@software{zhkkke_modnet_2021,
    author = {ZHKKKe},
    title = {{ModNet}},
    url = {https://github.com/ZHKKKe/MODNet},
    year = {2021},
    publisher = {GitHub}
}

💻 开发小贴士

1. 如何修改预设尺寸？

修改size_list_CN.csv后再次运行 app.py 即可，其中第一列为尺寸名，第二列为高度，第三列为宽度。


📧 联系我们

如果您有任何问题，请发邮件至 zeyi.lin@swanhub.co


贡献者

Zeyi-Lin、SAKURA-CAT、Feudalman、swpfY、Kaikaikaifang、ShaohonChen、KashiwaByte


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