GLASSFIT

팀페이지 (2023-31) : https://kookmin-sw.github.io/capstone-2023-31/

🗣️ 안경 사야 하는데 너무 귀찮아 !

👀 집에서 편하게 써보고 구매하고 싶은데 !!

🦊 내 얼굴형에 맞는 안경을 구매하고 싶어 !!!

목차

• 1. 프로젝트 소개 😎
• 2. 주요 기능 🌟
• 3. 팀원 소개 👩
• 4. 소개 영상 🎥
• 5. 프로젝트 구조 🗂️
• 6. 기술 스택 📊
• 7. 사용법 🕹️
• 8. Document 📑

1. 프로젝트 소개 😎

“GLASSFIT”은 사용자의 얼굴형을 분석하여 어울리는 안경테를 추천하고, 웹캠을 통해 가상으로 해당 안경을 착용해 볼 수 있는 웹 서비스입니다.

안경은 오랜 기간 사용되는 상품인 만큼 많은 사람들이 자신과 어울리는 안경을 구매하고자 합니다. 그러나 옷 쇼핑과는 달리 안경원에서는 다양한 안경테를 직접 착용해 보는 것이 어렵고 번거로운 일입니다. 이러한 불편함을 해소하기 위해 저희는 집에서 편하게 안경을 착용해 보고, 자신의 얼굴형에 맞는 안경테를 추천받을 수 있는 서비스를 제공하고자 합니다.

본 프로젝트의 목표는 사용자에게 편리하고 직관적인 안경 선택 과정을 제공하는 것입니다. 이를 통해 사용자는 자신에게 어울리는 안경을 찾는 과정에서의 불필요한 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

2. 주요 기능 🌟

[얼굴형 분석 기능]

메인 페이지의 ‘얼굴형 분석하기’ 버튼을 누르면 실시간 Web-Cam 화면이 나타납니다. 사용자는 정면을 응시한 뒤 사진 찍기 버튼을 눌러 얼굴형 분석 기능을 사용할 수 있습니다. 업로드된 얼굴 이미지는 Tensorflow 툴을 통해 학습된 모델을 사용해서 사용자의 얼굴 형태, 윤곽, 비율 등을 신속하게 분석하고 해석합니다. 분석된 얼굴형은 마이페이지에 저장할 수 있으며, 사용자에게 안경테 종류를 추천해줍니다.

[안경 가상 피팅]

사용자는 추천된 안경테를 가상으로 착용할 수 있습니다. Web-cam을 통해 자신의 얼굴에 추천된 안경테를 씌워볼 수 있으며, 실제로 착용하지 않고도 어떻게 보일지 미리 확인할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 자신과 잘 어울리는 안경테를 선택하는데 도움을 받을 수 있습니다.

페이지별 기능

3. 팀원 소개 👩

김수빈

subeen's Github

👩‍🎓 Student ID : ****2218
📧 E-mail: sb121300@naver.com
📌 Role: 팀장, ML(얼굴형 분석 모델 생성), Backend(얼굴형 분석 페이지, user, 마이페이지, 회원가입/로그인), Release(배포)

김시은

sieun's Github

👩‍🎓 Student ID : ****2219
📧 E-mail: se098300@gmail.com
📌 Role: Data(데이터 수집, 이미지 전처리 및 DB 구축), Backend (안경 가상 피팅, 상품 리스트 및 상세 페이지)

김소은

soeun's Github

👩‍🎓 Student ID : ****2217
📧 E-mail: kimsoeun0108@gmail.com
📌 Role: Frontend(클라이언트 개발, 레이아웃 설계, UI/UX 디자인)

4. 소개 영상 🎥

소개 영상
시연 영상

5. 프로젝트 구조 🗂️

6. 기술 스택 📊

ML

• 

Data

• 

Frontend

• 

Backend

• 

Collaboration

• 

Release

• 

7. 사용법 🕹️

깃 원격저장소

1. 가상환경을 생성합니다.
2. 원격 저장소를 clone 받습니다.

Docker file 실행

1. docker-compose up
   동시에 터미널을 한개 더 켜서 frontend 폴더로 이동합니다.
2. npm install
3. npm start
   frontend를 실행시키면 docker에서 신호를 잡아, 실행됩니다.
   첫 실행 시, 큰 시간이 걸립니다.

윈도우 환경에서 도커파일이 실행되지 않은 경우, 다음 안내사항을 따라주세요!

맥환경에서 세팅한 파일을 윈도우에서 pull 받아 docker container로 다시 빌드하는 과정에서 해당 오류가 발생합니다.
exec /entrypoint.sh: no such file or directory
원인은 윈도우가 LF를 자동으로 CRLF 로 받아오면서 발생한 문제였는데, Git 자체에서 이 변환을 자동으로 하는 것을 막아주는 옵션이 있기 때문입니다.
따라서, 이 명령어를 입력하고 다시 클론 받아와야합니다. (새로운 파일부터 적용됩니다.)
git config --global core.autocrlf true

도커 파일이 실행되지 않은 경우 다음과 같은 과정을 따라주세요:)

requirements.txt (capstone-2023-31 에 존재)

1. pip install --upgrade pip
2. pip install -r requirements.txt
   실행

dlib설치방법

1.http://dlib.net/ 링크로 접속합니다.

2.
파일을 다운 받습니다.

3. 압축을 해제하고, 레포지토리로 dlib 폴더를 이동합니다.
4. build 폴더와 source 폴더를 생성하고 모든 파일을 source 폴더로 이동시킵니다.

->


5. cd source

6. python setup.py build

7. python setup.py install

<확인 방법>

1. python 접속
   
2. import dlib
print(dlib.__version__) -> 잘 나오면 설치 완료

tensorflow

pip install tensorflow

front-end

1. frontend 폴더로 이동한다.
   
2. npm install
   
3. npm start
   

back-end

1. cd backend/eyeglassy
   
2. python csv_to_db.py (실행)
   
3. python manage.py migrate
   
4. python manage.py runserver

8. Document 📑

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