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File metadata and controls

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Raw

🔎 심청이
2024-02-CSC4004-2-4-Bullsazoo

💻 팀원 소개

Back End
신재용 김경섭 이건민
🤴 Lead & ⚙️ Backend ⚙️ Backend ⚙️ Backend



Front End
강근우 김민성
💻 Frontend & 🎨 Design 💻 Frontend



프로젝트 소개

심청이 시각 장애인들을 위한 쇼핑 보조 도우미

  • 📸카메라를 통해 상품을 분석하여 상품의 정보를 안내합니다.
  • 🌟크고 직관적인 UI
  • 📢시각장애인을 위한 음성안내

💡주요 기능

  • AI와 카메라를 통한 객체 분석
  • 상품에 대한 구체적인 정보 제공
  • 음성 입력/ 안내 기능 제공

시연

메인 화면 회원가입 화면

로그인 화면 사람 탐지

사물 탐지 사용자 맞춤화 화면

기술 스택

Front END

Back END

icon

Tool

icon icon icon
icon icon

파일 구조

Front END

src //React 애플리케이션의 메인 폴더로, 프로젝트의 모든 소스 코드가 포함됩니다
 ┣ apis //API 통신 관련 코드가 포함된 폴더입니다
 ┣ assets //프로젝트에서 사용하는 정적 자원을 저장하는 폴더입니다
 ┃ ┣ font //프로젝트에 사용되는 폰트를 저장합니다
 ┃ ┣ images //이미지 파일을 svg 형식으로 사용합니다
 ┣ components //UI 컴포넌트를 저장하는 폴더로, 재사용 가능한 화면 구성 요소를 포함합니다
 ┃ ┣ Camera //물체 인식 기능 관련 컴포넌트
 ┃ ┣ LandingPage //랜딩 페이지 관련 컴포넌트
 ┃ ┣ Login //로그인 페이지 관련 컴포넌트
 ┃ ┣ MyPage //마이 페이지 관련 컴포넌트
 ┃ ┗ Signup //회원가입 페이지 관련 컴포넌트
 ┣ hooks // React의 커스텀 훅(Custom Hook)을 저장합니다
 ┣ pages //각 화면(페이지)별로 구성된 컴포넌트가 포함된 폴더입니다
 ┣ styles //글로벌 스타일 또는 테마 설정 파일이 포함됩니다
 ┣ App.jsx //루트 컴포넌트 (전역 상태, 라우팅 설정, 전체 레이아웃)
 ┣ main.jsx //ReactDOM을 사용해 App.jsx를 HTML에 렌더링
 ┗ router.jsx //React Router를 활용한 라우팅 설정 파일

📝 가이드 라인

Back End

best.pt directory : backend/backend/test/yolov5 best.pt : https://drive.google.com/file/d/15Z3-0yaU2IwgoZvM6V2-ZXNZFlKy0oLo/view?usp=drive_link

물체인식 및 로그인 & 회원가입 테스트 가이드라인 (POSTMAN) 실행 순서

  1. git clone URL
  2. python -m venv .venv(가상환경설정)
  3. source .venv/Scripts/activate(가상환경 활성화)
  4. cd backend
  5. pip install -r requirements.txt(필수 라이브러리 설치)
  6. backend/backend/test/feature/object_recognition_realtime 모듈 직접 실행

로그인 & 회원가입 테스트

POSTMAN 실행
method  POST

회원가입(url) : http://127.0.0.1:8000/user/signup/

로그인(url) : http://127.0.0.1:8000/user/login/

Headers : 
Key : Content-Type
Value : application/json

Body :
raw + JSON

아래 형식으로 저장
{
    "personal_id": "신재용",
    "password": "잘생겼어"
}
SEND 버튼 클릭 및 결과
{
		"알림": "회원가입이 완료되었습니다. 이름 : 신재용, 개인ID : 잘생겼어"
}

로그인도 과정은 똑같습니다.

물체인식 테스트

backend/media/uploads 경로에 이미지 저장

POSTMAN 실행
method : post
urls: http://127.0.0.1:8000/analyze/detect/

Headers 
Key : Content-type
Value : application/json

Body 
raw + JSON
아래 형식으로 저장
{
    "image_name : test.jpt",(저장한 이미지 파일 이름)
    "user_id": "1" (사용자의 고유 id (default = 1))
}


결과 예시
{
    "status": "success",
    "message": "Image processed and objects saved successfully.",
    "detected_objects": [
        "스프라이트"
    ],
    "processed_image_path": "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\newssss\\2024-02-CSC4004-2-4-Bullsazoo\\backend\\media\\uploads\\please.jpg"
}

여기서 processed_image_path는 로컬 환경의 경로

Front end

실행 순서

  1. git clone URL
  2. cd frontend
  3. cd ossp_neverdie_fe
  4. npm i
  5. npm run dev