该项目基于北邮程序设计实验课程要求开发
为了满足用户足不出户便可生成各种尺寸和背景颜色证件照的需求,我们将搭建一个智能证件照生成系统，用户将可以选择一张自己的生活照片，就可在系统中选择所需的证件照尺寸和背景颜色，系统还将实现人像美颜、服装更换等等功能，用户通过该智能证件照生成系统，就可得到符合要求的证件照片，系统提供用户预览和下载的功能。支持的图片格式包括png、jpg、bmp等常见格式，以满足用户不同设备的需求。
- 所有代码均用 Python 3 编写。
- 主要库:
- • PyQt5: 用于前端界面开发。
- • OpenCV: 用于图像处理。
- • NumPy: 用于数值计算。
- • PIL/Pillow: 用于图像操作。
- • Dlib: 用于人脸检测。
- • mediapipe:用于识别眼睛
非 Python 文件：
| 文件名 | 描述 |
|---|---|
| README.md | 项目的文本文件（markdown 格式）描述。 |
| shape_predictor_68_face_landmarks.dat | 人像分割模型训练数据集 |
| u2net.pth | 训练好的模型 |
| shape_predictor_68_face_landmarks.dat | 人像分割模型训练数据集 |
| balance.txt | 用户余额储存 |
| permanent_log.txt | 用来记录刚登陆的用户，以便于在主页面显示 |
| registered_users.txt | 用来记录注册用户的用户名，密码以及头像 |
| haarcascade_frontalface_default.xml | 美白时人像检测 |
Python 脚本文件：
| 文件名 | 描述 |
|---|---|
| login.py | 完成用户的注册和登录 |
| mainform.py | 程序主界面和一些人像处理函数 |
| mainform.py | 完成图像裁剪与背景更换的传参与流程 |
| u2net.py | 人像分割模型训练 |
| data_loader.py | 模型训练的数据集加载 |
| my_u2net_test.py | 调用生成的模型进行分割 |
| to_background.py | 背景的更换 |
| to_standard_trimap.py | 人像分割图的生成 |
| web.py | 网站部署 |
| web_main.py | 网站部署 |
| upload.py | 网站部署加载图片 |
| ai_crop.py | 裁剪图片 |
| face_marks.py | 探测人脸以及关键点 |
| face_detect.py | 人脸检测 |
| ellipse_skin_model.py | 皮肤检测 |
| beauty.py | 包含磨皮，大眼的美化函数 |
首先运行login.py文件进行用户的注册与登录，进入程序主界面后，依次完成上传图片、背景颜色与尺寸的选择、美颜效果和换装的选择性使用，最后完成图片的下载（请尽量根据操作步骤完成，否则有可能会出现错误，图像处理时间较长请等待预览图出现再进行下一步操作）
还需要注意必须先再用户中心完成充值才能进行图片的下载，每次下载消耗10余额。在用户中心还可以完成密码和头像的修改。
库中的face_picture中有很多可尝试的人像图(侵删)
1.更多的美颜功能
2.网页部署上线
链接：https://pan.baidu.com/s/1MG8IFymIweS1KsmN-hSk3g?pwd=39pq 提取码：39pq
shape_predictor_68_face_landmarks文件放在m_dlib目录下，u2net.pth放在\u_2_net\saved_models\u2net\u2net.pth目录下