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下面是一个示例 README 文档，你可以将其保存为 `README.md` 文件，并根据实际需求进行调整：
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# Photo Project
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本项目是一个基于 Flask 的人脸识别应用，用于处理用户头像上传和照片匹配。系统通过提取上传图片中最大的人脸区域生成面部特征码，并将用户信息和照片信息存储到 SQLite 数据库中，支持查询用户照片。
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## 项目功能
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- **用户管理**
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- 上传用户头像，自动提取最大人脸并生成面部特征码。
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- 编辑和删除用户信息。
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- **照片上传**
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- 支持批量照片上传。
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- 自动检测每张照片中最大的那张人脸，提取面部特征码，与已注册用户进行比对。
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- 匹配成功后将照片移动到用户目录，并记录拍摄时间。
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- **查询功能**
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- 根据用户名和拍摄日期查询用户照片。
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- **其他功能**
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- 根据图片 EXIF 信息获取拍摄时间。
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- 自动校正图片方向。
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## 项目结构
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photo_project/ # 项目根目录
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├── .venv/ # 虚拟环境目录（可选）
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├── app.py # Flask 主应用程序，包含所有业务逻辑和路由
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├── fuctions.py # 功能函数
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├── moodle.py # 数据库模型定义（User、Photo）
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├── requirements.txt # 项目依赖包列表
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├── README.md # 项目说明文档
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├── templates/ # HTML 模板文件
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│ ├── index.html # 首页模板
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│ ├── user_management.html # 用户管理页面模板
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│ ├── upload.html # 照片上传及结果展示模板
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│ └── search.html # 查询页面模板
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└── static/ # 静态文件目录
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└── uploads/ # 图片上传目录
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├── users/ # 用户头像和照片存储目录（按用户/日期组织）
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└── temp/ # 临时目录，用于存储上传处理中的图片,分类完成的照片会删除
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## 安装与配置
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1. **克隆项目**
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```bash
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git clone <repository_url>
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cd photo_project
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```
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2. **创建虚拟环境并安装依赖**
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```bash
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python -m venv .venv
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source .venv/bin/activate # Linux/macOS
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.venv\Scripts\activate # Windows
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pip install -r requirements.txt
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3. **配置环境变量**
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如果需要自定义密钥，可以设置环境变量 `SECRET_KEY`，例如：
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```bash
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export SECRET_KEY='your_secret_key'
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```
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4. **初始化数据库**
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运行项目时，系统会自动在应用上下文中创建数据库表。
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## 运行项目
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在项目根目录下执行：
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```bash
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python app.py
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```
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项目将启动在 `http://127.0.0.1:5000/`，可在浏览器中访问。
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## 使用说明
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- **首页**
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访问根网页 `/`，进入首页，可选择进入用户管理、照片上传和查询页面。
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- **用户管理**
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访问 `/user_management` 页面，上传用户头像后，系统自动提取最大人脸并生成面部特征码保存到数据库。
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- **照片上传**
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访问 `/photo_upload` 页面，上传一张或多张照片，系统将对每张照片提取最大人脸，与数据库中用户进行比对，匹配成功后将照片移动至用户目录，并记录拍摄时间。
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- **查询照片**
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访问 `/search` 页面，根据输入的用户名和拍摄日期（格式：YYYY-MM-DD）查询用户当天的照片。
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## 注意事项
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- 请确保 `templates` 文件夹中包含必要的 HTML 模板（如 `index.html`、`user_management.html`、`upload.html` 和 `search.html`）。
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- 照片上传目录默认位于 `static/uploads` 下，建议定期检查和清理临时文件夹 `static/uploads/temp`。
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- 本项目使用 SQLite 数据库，适合中小型应用，若用于生产环境，请考虑替换为更适合的数据库。
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## 依赖
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主要依赖包包括：
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- Flask
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- flask_session
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- SQLAlchemy
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- face_recognition
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- OpenCV (opencv-python)
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- Pillow
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- numpy
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详细依赖请参见 `requirements.txt`。
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## 版权与许可证
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本项目仅供学习和测试使用，具体版权和许可证信息请根据实际情况添加。
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