feat(photo): 优化照片分类和查询功能

- 重构了照片分类逻辑,提高了分类效率和准确性
- 新增照片查询功能,支持按姓名和日期筛选
- 优化了用户管理界面,增加了用户头像显示
-调整了照片上传和分类的前端展示效果
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sairate 2025-02-06 15:26:21 +08:00
parent ff7b934797
commit 7507d4c14a
18 changed files with 388 additions and 373 deletions

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@ -0,0 +1,12 @@
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project version="4">
<component name="MaterialThemeProjectNewConfig">
<option name="metadata">
<MTProjectMetadataState>
<option name="migrated" value="true" />
<option name="pristineConfig" value="false" />
<option name="userId" value="21c1c7ee:193388d497c:-7ff9" />
</MTProjectMetadataState>
</option>
</component>
</project>

View File

@ -4,4 +4,7 @@
<option name="sdkName" value="Python 3.10 (photo)" />
</component>
<component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.10 (photo)" project-jdk-type="Python SDK" />
<component name="PyCharmProfessionalAdvertiser">
<option name="shown" value="true" />
</component>
</project>

View File

@ -4,7 +4,7 @@
<content url="file://$MODULE_DIR$">
<excludeFolder url="file://$MODULE_DIR$/.venv" />
</content>
<orderEntry type="inheritedJdk" />
<orderEntry type="jdk" jdkName="Python 3.10 (photo)" jdkType="Python SDK" />
<orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
</component>
</module>

6
.idea/vcs.xml Normal file
View File

@ -0,0 +1,6 @@
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project version="4">
<component name="VcsDirectoryMappings">
<mapping directory="" vcs="Git" />
</component>
</project>

227
README.md
View File

@ -1,125 +1,140 @@
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:
# 照片管理系统项目文档
---
## 项目概述
本项目是一个基于 Flask 框架的照片管理系统,主要功能包括:
1. **人脸管理**:增删改查用户的人脸数据。
2. **照片上传与分类**:用户可以上传照片,系统会根据 EXIF 时间信息和数据库中的人脸数据进行分类存储。
3. **照片查询**:用户可以根据姓名和日期查找相应的照片。
# Photo Project
## 技术栈
- **后端**FlaskPython
- **数据库**SQLAlchemySQLite / MySQL
- **前端**HTML + CSS + Jinja2
- **存储**:文件系统存储上传的照片
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。
## 数据库设计
### 1. `users` 表(用户信息表)
| 字段名 | 类型 | 说明 |
|--------|------|------|
| id | 主键 | 自动生成 |
| username | 字符串 | 用户名,唯一且非空 |
| encoding | 二进制数据 | 人脸识别编码,用于匹配 |
| photo | 字符串 | 用户头像照片路径 |
## 项目功能
### 2. `photos` 表(照片信息表)
| 字段名 | 类型 | 说明 |
|--------|------|------|
| id | 主键 | 自动生成 |
| user_id | 外键 | 关联到 `users` 表的 `id` |
| created_at | 时间戳 | 照片拍摄时间(来自 EXIF 信息) |
| classification | 布尔值 | 照片是否分类(默认 `False`,分类成功后 `True` |
| classification_confidence | 浮点数 | 照片分类置信度(默认 `0` |
| classification_image_path | 字符串 | 分类后的照片存储路径 |
- **用户管理**
- 上传用户头像,自动提取最大人脸并生成面部特征码。
- 编辑和删除用户信息。
## 主要功能实现
### 1. 用户管理
- **添加用户**:用户可上传照片,系统提取人脸编码并存入数据库。
- **查看用户列表**:显示所有用户及其头像。
- **删除用户**:从数据库中删除用户信息及相关照片。
- **照片上传**
- 支持批量照片上传。
- 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。
- 匹配成功后将照片移动到用户目录,并记录拍摄时间。
### 2. 照片上传与分类
- **上传照片**:用户上传照片,系统解析 EXIF 数据确定拍摄时间。
- **人脸匹配分类**:系统根据数据库中的人脸编码进行匹配,分类并存储到相应目录。
- **存储路径规则**
```
static/uploads/users/{用户名}/{日期(年-月-日)}/照片文件名
```
- **查询功能**
- 根据用户名和拍摄日期查询用户照片。
### 3. 照片查询
- **基于姓名和日期查询**:用户输入姓名和日期,系统返回符合条件的照片。
- **展示分类结果**:前端页面显示照片缩略图,并提供原始照片下载链接。
- **其他功能**
- 根据图片 EXIF 信息获取拍摄时间。
- 自动校正图片方向。
## 项目结构
```
photo_project/ # 项目根目录
├── .venv/ # 虚拟环境目录(可选)
├── app.py # Flask 主应用程序,包含所有业务逻辑和路由
├── fuctions.py # 功能函数
├── moodle.py # 数据库模型定义User、Photo
├── requirements.txt # 项目依赖包列表
├── README.md # 项目说明文档
├── templates/ # HTML 模板文件
│ ├── index.html # 首页模板
│ ├── user_management.html # 用户管理页面模板
│ ├── upload.html # 照片上传及结果展示模板
│ └── search.html # 查询页面模板
└── static/ # 静态文件目录
└── uploads/ # 图片上传目录
├── users/ # 用户头像和照片存储目录(按用户/日期组织)
└── 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
## 关键代码
### 1. 照片上传(`upload` 端点)
```python
@app.route('/upload', methods=['GET', 'POST'])
def upload():
if request.method == 'POST':
photos = request.files.getlist('photos')
classify_photos(photos) # 进行分类处理
# 获取最新照片并关联用户信息
recent_photos = Photo.query.order_by(Photo.created_at.desc()).limit(len(photos)).all()
photos_with_users = []
for photo in recent_photos:
user = User.query.get(photo.user_id)
photos_with_users.append({
"filename": photo.classification_image_path,
"username": user.username if user else "未知",
"created_at": photo.created_at
})
return render_template('upload.html', photos=photos_with_users)
return render_template('upload.html', photos=[])
```
## 安装与配置
### 2. 照片查询(`search` 端点)
```python
@app.route('/search', methods=['POST'])
def search():
name = request.form['name']
date = request.form['date']
user = User.query.filter_by(username=name).first()
if not user:
return render_template('search.html', photos=[], message="用户不存在")
photos = Photo.query.filter_by(user_id=user.id).filter(Photo.created_at.like(f"{date}%")).all()
return render_template('search.html', photos=photos)
```
1. **克隆项目**
## 前端页面示例
### 1. 照片查询页面(`search.html`
```html
<form action="{{ url_for('search') }}" method="POST">
<label for="name">姓名:</label>
<input type="text" id="name" name="name" placeholder="请输入用户名" required>
<label for="date">日期:</label>
<input type="date" id="date" name="date" required>
<button type="submit">查询照片</button>
</form>
```
```bash
git clone <repository_url>
cd photo_project
```
## 目录结构
```
project_root/
│── app.py # Flask 入口文件
│── functions.py # 处理照片分类等功能
│── models.py # 数据库模型
│── templates/
│ ├── base.html # 公共模板
│ ├── upload.html # 上传页面
│ ├── search.html # 查询页面
│── static/
│ ├── uploads/ # 存储照片
│ ├── styles.css # 样式表
│── .venv/ # 虚拟环境
│── requirements.txt # 依赖文件
```
2. **创建虚拟环境并安装依赖**
```bash
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
.venv\Scripts\activate # Windows
## 部署方式
1. **安装依赖**
```sh
pip install -r requirements.txt
```
3. **配置环境变量**
如果需要自定义密钥,可以设置环境变量 `SECRET_KEY`,例如:
```bash
export SECRET_KEY='your_secret_key'
2. **运行 Flask 服务器**
```sh
flask run
```
3. **访问应用**
在浏览器中打开 `http://127.0.0.1:5000`
4. **初始化数据库**
## 未来优化方向
- **添加身份验证**:使用 Flask-Login 实现用户登录功能。
- **优化分类算法**:提高人脸识别和分类的准确率。
- **支持云存储**:将照片存储到云端,如 AWS S3 或阿里云 OSS。
运行项目时,系统会自动在应用上下文中创建数据库表。
## 运行项目
在项目根目录下执行:
```bash
python app.py
```
项目将启动在 `http://127.0.0.1:5000/`,可在浏览器中访问。
## 使用说明
- **首页**
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。
- **用户管理**
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。
- **照片上传**
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。
- **查询照片**
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。
## 注意事项
- 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`)。
- 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`
- 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。
## 依赖
主要依赖包包括:
- Flask
- flask_session
- SQLAlchemy
- face_recognition
- OpenCV (opencv-python)
- Pillow
- numpy
详细依赖请参见 `requirements.txt`
## 版权与许可证
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。
---
本项目旨在提供一个高效、易用的照片管理系统,欢迎优化和扩展!

40
app.py
View File

@ -1,30 +1,29 @@
from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for, flash, jsonify
from functions import add_user, delete_user, edit_user, get_user, classify_photos, search_photos
from functions import *
from models import db, User, Photo
import os
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
# 初始化Flask应用
app = Flask(__name__)
app.secret_key = 'your_secret_key'
# 设置数据库配置
# 设置数据库
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///database.db' # 修改为你的数据库URI
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False # 禁用修改追踪
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
# 初始化SQLAlchemy
# 初始化数据库
db.init_app(app)
# 创建数据库表
with app.app_context():
db.create_all()
# 首页路由
# 首页
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
# 用户管理页面
# 用户管理
@app.route('/user_management')
def user_management():
users = User.query.all()
@ -35,7 +34,6 @@ def get_encoding(user_id):
user = User.query.get(user_id)
return jsonify({"encoding": user.encoding if user and user.encoding else "无数据"})
# 添加用户
@app.route('/add_user', methods=['POST'])
def add_new_user():
@ -70,14 +68,30 @@ def edit_existing_user(user_id):
return redirect(url_for('user_management'))
return render_template('edit_user.html', user=user)
# 照片上传页面
# 照片上传
@app.route('/upload', methods=['GET', 'POST'])
def upload():
if request.method == 'POST':
photos = request.files.getlist('photos')
classify_photos(photos) # 调用分类处理函数
return render_template('upload.html', photos=photos)
return render_template('upload.html')
photos = request.files.getlist('photos') # 获取上传的照片
classify_photos(photos) # 进行照片分类处理
# 获取数据库中最新的照片记录,按照创建时间排序
recent_photos = Photo.query.order_by(Photo.created_at.desc()).limit(len(photos)).all()
# 组装数据:获取照片对应的用户信息
photos_with_users = []
for photo in recent_photos:
user = User.query.get(photo.user_id) # 获取用户信息
photos_with_users.append({
"filename": photo.classification_image_path, # 分类后的照片路径
"username": user.username if user else "未知", # 用户名
"created_at": photo.created_at # 照片创建时间
})
return render_template('upload.html', photos=photos_with_users)
return render_template('upload.html', photos=[])
# 照片搜索

View File

@ -1,243 +1,188 @@
import piexif
from PIL import Image
import face_recognition
from datetime import datetime
from models import db, User, Photo
from werkzeug.utils import secure_filename
import os
import json
import numpy as np
import face_recognition
import piexif
from datetime import datetime
from werkzeug.utils import secure_filename
from PIL import Image
from models import db, User, Photo
def process_face_encoding(photo_path):
"""提取人脸特征编码并裁剪出最大的面部区域"""
# 加载图片
# 目录路径
UPLOAD_FOLDER = 'static/uploads'
USER_FOLDER = os.path.join(UPLOAD_FOLDER, 'users')
PHOTO_FOLDER = os.path.join(UPLOAD_FOLDER, 'photos')
TEMP_FOLDER = os.path.join(UPLOAD_FOLDER, 'temp')
# 确保目录存在
for folder in [USER_FOLDER, PHOTO_FOLDER, TEMP_FOLDER]:
os.makedirs(folder, exist_ok=True)
def extract_face_encoding(photo_path):
"""提取人脸编码"""
image = face_recognition.load_image_file(photo_path)
encodings = face_recognition.face_encodings(image)
return encodings[0] if encodings else None
# 获取所有人脸的位置
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
if not face_locations:
return None # 没有检测到人脸
def save_with_exif(image_path, save_path):
"""保存图片并保留 EXIF 信息"""
image = Image.open(image_path)
exif_data = image.getexif()
if exif_data:
exif_bytes = piexif.dump(dict(exif_data))
image.save(save_path, exif=exif_bytes)
else:
image.save(save_path)
return exif_data
# 找到最大的人脸
largest_face = max(face_locations, key=lambda x: (x[2] - x[0]) * (x[3] - x[1])) # 按照面积选取最大的人脸
# 获取该人脸的特征编码
face_encodings = face_recognition.face_encodings(image, [largest_face])
if face_encodings:
# 裁剪出最大的人脸部分
top, right, bottom, left = largest_face
image_pil = Image.open(photo_path)
cropped_face = image_pil.crop((left, top, right, bottom))
# 保存裁剪后的图像(可选)
cropped_face_path = photo_path.replace(".jpg", "_cropped.jpg")
cropped_face.save(cropped_face_path)
return face_encodings[0], cropped_face_path # 返回面部编码和裁剪后的人脸图片路径
return None # 如果没有提取到人脸特征编码
def format_exif_date(exif_data):
"""格式化 EXIF 时间为 YYYY-MM-DD"""
try:
return datetime.strptime(exif_data[306], "%Y:%m:%d %H:%M:%S").strftime("%Y-%m-%d")
except (KeyError, ValueError, TypeError):
return None # 处理无效时间
def add_user(username, userphoto):
"""添加用户并存储人脸特征"""
if userphoto:
filename = secure_filename(userphoto.filename)
user_dir = os.path.join("static/uploads/users",username)
user_dir =user_dir.replace("\\","/")
os.makedirs(user_dir, exist_ok=True)
photo_path = os.path.join(user_dir,"photo.jpg")
photo_path = photo_path.replace("\\","/")
# 保存头像
userphoto.save(photo_path)
# 处理人脸特征
face_encoding = process_face_encoding(photo_path)
if face_encoding is None:
print("未检测到人脸,无法添加用户")
return False
# 存储到数据库
new_user = User(username=username, encoding=face_encoding, photo=photo_path)
db.session.add(new_user)
db.session.commit()
return True
return False
# 删除用户
def delete_user(user_id):
try:
user = User.query.get(user_id)
if user:
db.session.delete(user)
db.session.commit()
return True
return False
except Exception as e:
print(e)
"""添加用户并提取人脸编码"""
if not username or not userphoto:
return False
# 编辑用户
def edit_user(user_id, username, userphoto):
try:
user = User.query.get(user_id)
if user:
user.username = username
if userphoto:
photo_path = os.path.join('static', 'uploads', 'users', str(user.id))
os.makedirs(photo_path, exist_ok=True)
photo_file = os.path.join(photo_path, userphoto.filename)
userphoto.save(photo_file)
# 更新照片路径
photo = Photo.query.filter_by(user_id=user.id).first()
photo.photo_path = photo_file
db.session.commit()
return True
return False
except Exception as e:
print(e)
return False
# 获取用户
def get_user(user_id):
return User.query.get(user_id)
def save_temp_photo(photo):
"""保存临时照片"""
temp_dir = 'static/uploads/temp'
os.makedirs(temp_dir, exist_ok=True)
photo_path = os.path.join(temp_dir, photo.filename).replace("\\", "/")
photo.save(photo_path)
return photo_path
def get_largest_face(image_path):
"""检测并裁剪最大的人脸"""
image = face_recognition.load_image_file(image_path)
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
if not face_locations:
return None # 没有检测到人脸
# 找到最大的人脸
largest_face = max(face_locations, key=lambda loc: (loc[2] - loc[0]) * (loc[3] - loc[1]))
top, right, bottom, left = largest_face
# 裁剪最大的人脸
with Image.open(image_path) as img:
face_img = img.crop((left, top, right, bottom))
face_crop_path = image_path.replace(".jpg", "_face.jpg") # 生成裁剪后的人脸图片路径
face_img.save(face_crop_path)
return face_crop_path
def match_face(face_path):
"""匹配人脸并返回匹配的用户"""
face_image = face_recognition.load_image_file(face_path)
face_encodings = face_recognition.face_encodings(face_image)
if not face_encodings:
return None # 未检测到人脸
face_encoding = face_encodings[0] # 取第一张脸
users = User.query.all()
for user in users:
if user.encoding:
user_encoding = np.array(user.encoding) # 从数据库中获取存储的编码
match = face_recognition.compare_faces([user_encoding], face_encoding, tolerance=0.35)
if match[0]:
return user # 匹配成功
return None # 未找到匹配
def get_exif_time(photo_path):
"""提取 EXIF 时间"""
try:
with Image.open(photo_path) as img:
exif_data = img._getexif()
if exif_data:
timestamp = exif_data.get(36867, None) # 36867 为 EXIF 拍摄时间
return timestamp if timestamp else datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
except Exception as e:
print(f"无法提取 EXIF 时间: {e}")
return datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
def save_classified_photo(photo, user, timestamp):
"""保存分类后的照片"""
user_dir = os.path.join('static/uploads/users', str(user.id), timestamp)
user_dir = os.path.join(USER_FOLDER, username)
os.makedirs(user_dir, exist_ok=True)
new_photo_path = os.path.join(user_dir, photo.filename)
photo_path = os.path.join(user_dir, "photo.jpg")
userphoto.save(photo_path)
try:
with Image.open(photo) as img:
img.save(new_photo_path, quality=95)
except Exception as e:
print(f"保存图片时出错: {e}")
encoding = extract_face_encoding(photo_path)
if encoding is None:
return False
# 保存到数据库
photo_record = Photo(user_id=user.id, created_at=timestamp, classification=True,
classification_image_path=new_photo_path)
db.session.add(photo_record)
new_user = User(username=username, encoding=json.dumps(encoding.tolist()), photo=photo_path)
db.session.add(new_user)
db.session.commit()
return True
print(f"照片 {photo.filename} 已保存至 {new_photo_path}")
def edit_user(user_id, new_name, new_photo):
"""编辑用户信息"""
user = User.query.get(user_id)
if not user:
return False
user.username = new_name
if new_photo:
user_dir = os.path.join(USER_FOLDER, new_name)
os.makedirs(user_dir, exist_ok=True)
photo_path = os.path.join(user_dir, secure_filename(new_photo.filename))
new_photo.save(photo_path)
encoding = extract_face_encoding(photo_path)
if encoding:
user.encoding = json.dumps(encoding.tolist())
user.photo = photo_path
db.session.commit()
return True
import shutil
def delete_user(user_id):
"""删除用户及其所有相关文件"""
user = User.query.get(user_id)
if not user:
return False
user_folder = os.path.join("static", "uploads", "users", user.username)
user_folder = user_folder.replace("\\", "/")
# 删除整个用户文件夹及其内容
if os.path.exists(user_folder):
shutil.rmtree(user_folder)
db.session.delete(user)
db.session.commit()
return True
def match_face(photo_path, threshold=0.30):
"""匹配数据库中的人脸,一旦找到合适的直接返回"""
known_users = User.query.all()
if not known_users:
return None
unknown_encoding = extract_face_encoding(photo_path)
if unknown_encoding is None:
return None
for user in known_users:
if not user.encoding:
continue
try:
stored_encoding = np.array(json.loads(user.encoding))
if stored_encoding.size == 0 or stored_encoding.ndim != 1:
continue
except (json.JSONDecodeError, TypeError):
continue # 解析失败,跳过
if np.linalg.norm(stored_encoding - unknown_encoding) < threshold:
return user # 直接返回匹配的用户
return None
def classify_photos(photos):
"""处理上传的照片"""
"""分类照片"""
for photo in photos:
temp_photo_path = save_temp_photo(photo)
cropped_face_path = get_largest_face(temp_photo_path)
filename = secure_filename(photo.filename)
temp_photo_path = os.path.join(TEMP_FOLDER, filename)
temp_photo_path = temp_photo_path.replace("\\", "/")
if not cropped_face_path:
print(f"没有检测到人脸:{photo.filename}")
exif_data = save_with_exif(photo, temp_photo_path)
date_str = format_exif_date(exif_data)
if not date_str:
os.remove(temp_photo_path) # 无效时间的照片直接删除
continue
matched_user = match_face(cropped_face_path)
timestamp = get_exif_time(temp_photo_path)
matched_user = match_face(temp_photo_path)
if matched_user:
save_classified_photo(photo, matched_user, timestamp)
user_folder = os.path.join(USER_FOLDER, matched_user.username, date_str)
os.makedirs(user_folder, exist_ok=True)
classified_photo_path = os.path.join(user_folder, filename)
classified_photo_path =classified_photo_path.replace("\\", "/")
os.rename(temp_photo_path, classified_photo_path)
new_photo = Photo(
user_id=matched_user.id,
created_at=date_str,
classification=True,
classification_image_path=classified_photo_path
)
db.session.add(new_photo)
else:
print(f"没有找到匹配的人脸:{photo.filename}")
os.remove(temp_photo_path) # 没匹配到的照片删除
db.session.commit()
# 根据姓名和时间查找照片
def search_photos(name, date):
user = User.query.filter_by(username=name).first()
def search_photos(username, date):
"""搜索用户的照片"""
user = User.query.filter_by(username=username).first()
if not user:
return []
photos = Photo.query.filter_by(user_id=user.id).all()
filtered_photos = []
for photo in photos:
# 过滤日期
exif_data = piexif.load(photo.photo_path)
date_taken = exif_data.get(piexif.ExifIFD.DateTimeOriginal, b"").decode("utf-8")
if date_taken and date in date_taken:
filtered_photos.append(photo)
return filtered_photos
def find_match(image_path, known_face_encodings):
# 加载图片
unknown_image = face_recognition.load_image_file(image_path)
query = Photo.query.filter_by(user_id=user.id)
if date:
query = query.filter(Photo.created_at.like(f"{date}%"))
# 获取图片中的人脸特征编码
unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)
if unknown_face_encoding:
unknown_face_encoding = unknown_face_encoding[0]
# 设置一个匹配的阈值例如0.6,值越低匹配越宽松
matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, unknown_face_encoding, tolerance=0.6)
if True in matches:
match_index = matches.index(True)
return match_index
return None
return query.all()

Binary file not shown.

View File

@ -14,4 +14,5 @@ class Photo(db.Model):
user_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('user.id'), nullable=False)
created_at = db.Column(db.String(50), nullable=False)
classification = db.Column(db.Boolean, default=False)
classification_image_path = db.Column(db.String(255), nullable=True)
classification_confidence = db.Column(db.Float, default=0.0) # ✅ 添加字段
classification_image_path = db.Column(db.String(255), nullable=True)

View File

@ -7,15 +7,16 @@ body {
.container {
width: 80%;
margin: 0 auto;
margin: 50px auto;
padding: 20px;
background-color: white;
box-shadow: 0 4px 8px rgba(0, 0, 0, 0.1);
margin-top: 50px;
border-radius: 8px;
}
h1, h2 {
color: #333;
text-align: center;
}
form {
@ -23,7 +24,7 @@ form {
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@ -40,19 +41,47 @@ input[type="text"], input[type="file"], input[type="date"] {
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button {
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button[type="submit"] {
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/* 表格样式 */
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/* 照片展示样式 */
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/* 用户头像 */
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View File

@ -17,7 +17,7 @@
</div>
<div class="form-group">
<label for="date">日期:</label>
<input type="text" id="date" name="date" placeholder="请输入日期 (YYYY-MM-DD)" required>
<input type="date" id="date" name="date" required>
</div>
<button type="submit" class="btn">查询照片</button>
</form>
@ -27,11 +27,12 @@
<div class="photo-gallery">
{% for photo in photos %}
<div class="photo-item">
<img src="{{ url_for('static', filename='uploads/users/' + photo.user.username + '/photo.jpg') }}" alt="用户照片">
<img src="{{ url_for('static', filename=photo.classification_image_path.replace('static/', '')) }}" alt="用户照片">
</div>
{% endfor %}
</div>
{% endif %}
</div>
</body>
</html>

View File

@ -20,14 +20,18 @@
</form>
{% if photos %}
<h2>上传照片的分类结果:</h2>
<h2>分类结果:</h2>
<div class="photo-gallery">
{% for photo in photos %}
<div class="photo-item">
<img src="{{ url_for('static', filename='uploads/temp/' + photo.filename) }}" alt="分类照片">
<img src="{{ url_for('static', filename=photo['filename'].replace('static/', '')) }}" alt="分类照片">
<p><strong>姓名:</strong> {{ photo['username'] }}</p>
<p><strong>时间:</strong> {{ photo['created_at'] }}</p>
</div>
{% endfor %}
</div>
{% else %}
<p style="margin-top: 20px; font-size: 18px; color: gray;">暂无分类结果,请上传照片。</p>
{% endif %}
</div>
</body>

View File

@ -48,8 +48,8 @@
alt="用户照片" class="user-photo">
</td>
<td>
{% if user.encoding %}
<pre>{{ user.encoding[:10] | join(", ") }}...</pre>
{% if user.encoding is not none and user.encoding | length > 0 %}
<pre>{{ user.encoding[:5] }} ...</pre>
{% else %}
无数据
{% endif %}

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@ -1,2 +0,0 @@
import functions
print(functions.get_exif_date("./static/uploads/temp/IMG_20250119_120604.jpg"))