Skip to content
BranchesTags

Repository files navigation

IdentityLens - Smart Image Capture Module

Android uygulaması için AI destekli görüntü yakalama ve ön işleme modülü.

📋 Özellikler

✨ Akıllı Görüntü Yakalama

  • CameraX Entegrasyonu: Modern Android kamera API'si ile yüksek kaliteli görüntü yakalama
  • ML Kit Yüz Algılama: Gerçek zamanlı yüz algılama ve pozisyon kontrolü
  • Blur Algılama: Laplacian varyans yöntemi ile netlik kontrolü
  • Açı Doğrulama: Yüz açısının optimal olduğundan emin olma (pitch, yaw, roll)
  • Işık Analizi: Lux sensörü ile çevre ışık ölçümü
  • Yüz Boyutu Kontrolü: Yüzün çerçevenin %30-60'ını kaplamasını sağlama

🎯 Kalite Kontrol Sistemi

  • Blur Detector: Görüntü netligi analizi (variance threshold: 100.0)
  • Face Angle Validator: Euler açıları ile yüz yönelimi kontrolü
  • Image Quality Analyzer: Kapsamlı kalite puanlama sistemi
  • Real-time Feedback: Kullanıcıya anlık geri bildirim

📦 Cloud API Ready

  • Identity Packet Format: JSON formatında standart veri paketi
  • 468-Point Face Mesh: ML Kit ile detaylı yüz haritası (opsiyonel)
  • Background Segmentation: Arka plan ayrıştırma önizlemesi
  • Rich Metadata: Işık, kamera, cihaz bilgileri

🏗️ Proje Yapısı

IdentityLens/
├── app/
│   ├── build.gradle                    # Dependency tanımları
│   └── src/main/
│       ├── AndroidManifest.xml         # Permissions & Activities
│       ├── java/com/identitylens/app/
│       │   ├── MainActivity.kt          # Ana ekran
│       │   ├── quality/                 # Kalite kontrol sınıfları
│       │   │   ├── BlurDetector.kt
│       │   │   ├── FaceAngleValidator.kt
│       │   │   └── ImageQualityAnalyzer.kt
│       │   ├── models/                  # Veri modelleri
│       │   │   └── IdentityPacket.kt
│       │   ├── camera/                  # Kamera modülü
│       │   │   └── CaptureActivity.kt
│       │   └── metadata/                # Metadata toplama
│       │       └── LightSensorManager.kt
│       └── res/
│           └── layout/
│               ├── activity_main.xml
│               └── activity_capture.xml
├── build.gradle                        # Root build config
└── settings.gradle

🚀 Kurulum

1. Gereksinimler

  • Android Studio Arctic Fox veya üzeri
  • Minimum SDK: 24 (Android 7.0)
  • Target SDK: 34 (Android 14)
  • Kotlin 1.9.10+

2. Projeyi Android Studio'da Açma

cd IdentityLens
# Android Studio ile açın veya:
code .

3. Dependencies

Tüm bağımlılıklar app/build.gradle dosyasında tanımlıdır:

  • CameraX 1.3.1
  • ML Kit (Face Detection, Face Mesh, Segmentation)
  • Kotlin Coroutines
  • Gson
  • Retrofit/OkHttp (Cloud API için)

4. Build & Run

# Gradle sync
./gradlew clean build

# Android cihaza yükleme
./gradlew installDebug

📖 Kullanım

Temel Akış

  1. Uygulama Başlatma

    • MainActivity açılır
    • "Start Capture" butonuna basın
    • Kamera izni verilir

  2. Görüntü Yakalama

    • CaptureActivity açılır
    • Kamera önizlemesi başlar
    • Gerçek zamanlı kalite geri bildirimi gösterilir
    • Yüzünüzü çerçeveye hizalayın
    • 📷 butonuna basarak fotoğraf çekin

  3. Kalite Kontrolü

    • Blur algılama çalışır
    • Yüz açısı kontrol edilir
    • Işık seviyesi analiz edilir
    • Kalite puanı hesaplanır

  4. Identity Packet Oluşturma

    • Geçerli fotoğraflar JSON formatında paketlenir
    • Cloud API'ye gönderilmeye hazır hale gelir

Kod Örneği

// Kalite analizi
val qualityAnalyzer = ImageQualityAnalyzer()
val result = qualityAnalyzer.analyze(imageProxy, face, luxValue)

if (result.passed) {
    // Identity Packet oluştur
    val packet = IdentityPacket(
        timestamp = getCurrentTimestamp(),
        image = ImageData(...),
        facialData = FacialData(...),
        metadata = CaptureMetadata(...),
        qualityMetrics = QualityMetrics(...)
    )
    
    // JSON'a çevir
    val json = packet.toJson()
    
    // Cloud'a gönder
    uploadToCloud(json)
}

⚙️ Kalite Parametreleri

Blur Detection

  • Threshold: 100.0 (Laplacian variance)
  • Analysis Resolution: 640x480 (performance için)

Face Angle

  • Max Pitch: ±15° (yukarı/aşağı)
  • Max Yaw: ±15° (sağ/sol)
  • Max Roll: ±10° (eğim)

Lighting

  • Min Lux: 200
  • Max Lux: 1000
  • Ideal Lux: 400

Face Size

  • Min Size: 30% of frame
  • Max Size: 60% of frame

🌉 Prompt Engine (Semantic Bridge)

Özellikler

  • ✅ Türkçe doğal dil işleme
  • ✅ Flux.1 PuLID için optimize edilmiş promptlar
  • ✅ Gemini 2.5 Flash entegrasyonu (sahne analizi)
  • ✅ Dinamik negatif prompt oluşturma
  • ✅ Token optimizasyonu (< 160 token)
  • ✅ Zero-shot kimlik koruma

Kullanım

val promptEngine = PromptEngine()

val result = promptEngine.generatePrompts(
    userIntent = "Beni 1920'ler Paris'inde, yağmurlu bir sokakta göster.",
    imageMetadata = metadata
)

// Flux Prompt: "A person with exact facial features from reference..."
// Gemini Instruction: "Transform the person into 1920s Paris..."
// UI Feedback: "Paris sokakları 1920'ler dönemi hazırlanıyor... 🌧️"

Detaylı kullanım için: PROMPT_ENGINE_GUIDE.md

☁️ Cloud Inference Pipeline

Mimari

Android App → FastAPI Server → Fal.ai → Flux.1 + PuLID → Harmonization → Output

Backend Setup

cd backend
pip install -r requirements.txt

# Configure
cp .env.example .env
# Edit .env: FAL_API_KEY=your_key_here

# Run server
python api_server.py

Android Entegrasyonu

val client = CloudInferenceClient(
    baseUrl = "https://your-server.com",
    apiKey = "your_api_key"
)

val result = client.generateWithRetry(
    identityPacket = identityPacket,
    masterPrompt = promptEngineOutput.fluxMasterPrompt,
    negativePrompt = promptEngineOutput.negativePrompt,
    mode = GenerationMode.SPEED
)

if (result is GenerationResult.Success) {
    // Load image from result.imageUrl
}

Model Konfigürasyonu

Speed Mode (Flux schnell):

  • Inference: 4-6 saniye
  • Kalite: Çok İyi
  • Maliyet: ~$0.025/görsel

Quality Mode (Flux dev):

  • Inference: 8-10 saniye
  • Kalite: Mükemmel
  • Maliyet: ~$0.055/görsel

PuLID Ayarları

  • Fidelity Weight: 0.85 (kimlik benzerliği)
  • Harmonization: 0.40 denoising (cilt dokusunu korur)
  • Face Detection: RetinaFace
  • Embedding: ArcFace R100

Detaylı dokümantasyon: backend/README.md

🎨 Interactive UI (Jetpack Compose)

Mimari

CaptureActivity → StyleSelectorScreen → ResultScreen

Özellikler

  • ✅ Dynamic Style Carousel: Gemini-önerili stil kategorileri
  • ✅ Clothing Modifier: 11 hazır kıyafet seçeneği
  • ✅ Inpainting Mask Tool: Dokunmatik maskeleme aracı
  • ✅ Preview Engine: 3-aşamalı önizleme (Low-Res → Review → Final)
  • ✅ Progressive Feedback: Türkçe durum mesajları
  • ✅ Minimalist Design: Teknik detaylar gizli

Ana Bileşenler

1. DynamicStyleCarousel

7 stil kategorisi:

  • Cyberpunk 🌃
  • Rönesans🎨
  • Profesyonel 💼
  • Vintage 📷
  • Sinematik 🎬
  • Anime ✨
  • Fantezi 🔮

2. InpaintingMaskDialog

  • Fırça boyutu kontrolü (10-50px)
  • Geri al / Temizle
  • Dokunmatik çizim

3. PreviewEngine

State Machine:

Idle → Loading → Previewing → Finalizing → Complete

Kullanım

StyleSelectorScreen(
    identityPacket = identityPacket,
    imageUri = imageUri,
    onComplete = { finalImageUrl ->
        // Sonuç göster
    }
)

State Yönetimi

sealed class StyleSelectorState {
    object Idle
    data class Loading(progress: Float, message: String)
    data class Previewing(imageUrl: String, selectedStyle: StyleCategory)
    data class Finalizing(progress: Float, message: String)
    data class Complete(imageUrl: String, metadata: GenerationMetadata)
    data class Error(message: String, canRetry: Boolean)
}

Detaylı kullanım: UI_COMPONENTS_GUIDE.md

🔧 Özelleştirme

Threshold Değerlerini Ayarlama

// BlurDetector.kt içinde
private const val SHARP_THRESHOLD = 100.0  // Daha düşük = daha toleranslı

// FaceAngleValidator.kt içinde
private const val MAX_PITCH = 15.0f  // Degrees
private const val MAX_YAW = 15.0f
private const val MAX_ROLL = 10.0f

// ImageQualityAnalyzer.kt içinde
private const val MIN_LUX = 200.0
private const val MAX_LUX = 1000.0

Cloud API Endpoint'i Değiştirme

val cloudClient = CloudInferenceClient(
    baseUrl = "https://your-custom-server.com",
    apiKey = "your_api_key"
)

📊 JSON Schema

Identity Packet formatı:

{
  "version": "1.0",
  "captureId": "uuid",
  "timestamp": "2026-01-12T17:00:00Z",
  "image": { "cleanFace": "base64", "resolution": {...} },
  "facialData": { "faceMesh": {...}, "eulerAngles": {...} },
  "segmentation": { "backgroundMask": "base64" },
  "metadata": { "lighting": {...}, "camera": {...}, "device": {...} },
  "qualityMetrics": { "overallScore": 0.95, "passed": true }
}

🧪 Test Etme

Android Emulator

# Emulator başlat
emulator -avd Pixel_5_API_34

# Uygulamayı yükle
./gradlew installDebug

Fiziksel Cihaz

  1. USB Debugging'i etkinleştirin
  2. Cihazı bilgisayara bağlayın
  3. Android Studio'dan "Run" butonuna basın

📝 Notlar

Performans İpuçları

  • Blur detection için görüntü 640x480'e düşürülür
  • ML Kit FAST mode kullanılır
  • Background segmentation 512x512 resolution'da çalışır
  • Coroutines ile async processing yapılır

Güvenlik

  • Kamera izni runtime'da istenir
  • Görüntüler geçici olarak işlenir
  • JSON transmission HTTPS üzerinden yapılmalı

🤝 Katkıda Bulunma

Bu modül IdentityLens projesi için geliştirilmiştir.

📄 Lisans

MIT License - Detaylar için LICENSE dosyasına bakın.

📞 Destek

Sorularınız için:

IdentityLens - AI-Powered Smart Image Capture 📸✨

About

An user friendly photshop app designed about smooth face integration.

Resources

Readme
Activity

Stars

0 stars

Watchers

0 watching

Forks

0 forks
Report repository

Releases

Packages

Contributors

Languages