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前言

本項目通過爬蟲技術獲取圖片，利用OpenCV庫對圖像進行處理，識別并切割出人物臉部，形成了一個用于訓練的數據集。通過ImageAI進行訓練，最終實現了對動漫人物的識別模型。同時，本項目還開發了一個線上Web應用，使得用戶可以方便地體驗和使用該模型。

首先，項目使用爬蟲技術從網絡上獲取圖片。這些圖片包含各種動漫人物，其中我們只對人物臉部進行訓練，所以我們會對圖像進行處理，并最終將這些圖像將作為訓練數據的來源。

其次，利用OpenCV庫對這些圖像進行處理，包括人臉檢測、圖像增強等步驟，以便準確識別并切割出人物臉部。這一步是為了構建一個清晰而準確的數據集，用于模型的訓練。

接下來，通過ImageAI進行訓練。ImageAI是一個簡化圖像識別任務的庫，它可以方便地用于訓練模型，這里用于訓練動漫人物的識別模型。

最終，通過項目開發的線上Web應用，用戶可以上傳動漫圖像，系統將使用訓練好的模型識別圖像中的動漫人物，并返回相應的結果。

總的來說，本項目結合了爬蟲、圖像處理、深度學習和Web開發技術，旨在提供一個便捷的動漫人物識別服務。這對于動漫愛好者、社交媒體平臺等有著廣泛的應用前景。

總體設計

本部分包括系統整體結構圖和系統流程圖。

系統整體結構圖

系統整體結構如圖所示。

系統流程圖

系統流程如圖所示。

運行環境

本部分包括爬蟲、模型訓練及實際應用運行環境。

爬蟲

安裝Python3.6以上及Selenium3.0.2版本。

1.安裝Anaconda

使用Anaconda管理Python環境。在Windows環境下載Anaconda完成安裝,下載地址為https://www.anaconda.com/。

驗證安裝。單擊菜單【開始】→Anaconda3(64-bit)→Anaconda Navigator，若可以成功啟動Anaconda Navigator則說明安裝成功。

2.安裝Python3.6

打開計算機的cmd命令行窗口,新建Python3.6環境,名稱為TensorFlow:

conda create --name tensorflow python=3.6

激活環境:

conda activate tensorflow

3.更換pip源

由于網絡問題,需要更換Python包管理工具pip的下載源來提高下載速度。按Win+R組合鍵打開用戶目錄%HOMEPATH%,在此目錄下創建pip文件夾以及pip.ini文件，成功更換pip的源為清華鏡像。內容如下:

[global]
timeout = 60000
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

4.安裝Python包

新建一個.txt文件并命名為crawler_requirements.txt,寫入如下內容:

future==0.16.0
futures==3.0.5
requests==2.12.1
selenium==3.0.2

在啟動的Python環境cmd窗口輸入:

pip install -r crawler_requirements.txt

即可安裝爬蟲所需要的包。

5.下載phantomjs

Selenium是用于Web應用程序測試的工具，其測試直接在瀏覽器中運行，需要使用phantomjs。在Linux環境下的phantomjs是完整的,可以直接使用pip安裝使用，但是在Windows環境下需要下載phantomjs.exe文件來引用。新建bin文件夾用于存儲phantomjs.exe可執行文件。

官網下載地址：https://phantomjs.org/download.html

模型訓練

本部分包括安裝依賴、安裝ImageAI。

1.安裝依賴

TensorFlow 1.4.0(及更高版本)安裝或通過pip安裝:

pip3 install -- upgrade tensorflow

Numpy1.13.1(及更高版本)安裝或通過pip安裝:

pip3 install numpy

SciPy0.19.1(及更高版本)安裝或通過pip安裝:

pip3 install scipy

OpenCV安裝或通過pip安裝:

pip3 install opencv - python

pillow安裝或通過pip安裝:

pip3 install pillow

Matplotlib安裝或通過pip安裝:

pip3 install matplotlib

h5py安裝或通過pip安裝:

pip3 install h5py

Keras2.x安裝或通過pip安裝:

pip3 install keras

2.安裝lmageAl

可以直接通過下面命令安裝ImageAI：

pip3 install imageai

也可以先下載imageai-2.0.1-py3-none-any.whl。

下載地址為https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/2.0.1/imageai-2.0.1-py3-none-any.whl

然后在下載目錄下，運行如下命令安裝ImageAI:

pip3 install imageai-2.0.1-py3-none-any.whl

實際應用

實際應用包括前端開發環境和后端環境的搭建。

1.前端

實際應用過程中需要在官網下載Jquery3.5.0.js、bootstrap 4.4.1.js和template.js0.8.0.js等3個文件。

2.安裝Flask

通過ask1.1.2接收和發送用戶請求,使用pip直接安裝:

pip install -y Flask

3.安裝Nginx

本地開發完成后，需要在服務器端運行。配置服務器端的環境為Nginx,Nginx(enginex)，是高性能的HTTP和運行代理Web服務器，同時也提供了IMAP/POP3/SMTP服務。Nginx負責接收和轉發用戶請求,同時保證服務器端的負載均衡。

安裝Nginx。選擇穩定版本：服務器端的Linux環境為CentOS 6.2x86_64。使用Linux下包管理工具yum安裝缺少的依賴包:

# yum -y install gcc gcc-c++make libtoolzlib zlib zlib-devel openssl openssl-devel pcre pcre-devel

如果yum上沒有這些軟件包,可以下載源碼編譯安裝,編譯時默認安裝的目錄,確保在安裝Nginx時找到動態庫文件。從網站http://nginx.org/en/download.html下載穩定版nginx-1.6.3.tar.gz到/usr/local/src下解壓。

另外下載2個插件模塊——nginx_upstream_check_module-0.3.0.tar.gz 和 nginx-goodies-nginx-sticky-module-ng-bd312d586752.tar.gz(建議在/usr/local/src下解壓后將目錄重命名為nginx-sticky-module-ng-1.2.5),前者用于檢查后端服務器的狀態,后者用于后端做負載均衡解決報錯(sessions ticky問題)。注意插件與Nginx的版本兼容問題，一般插件越新越好，Nginx則無須追求最新的版本。

啟動Nginx服務,命令如下:

systemctl start nginx

修改Nginx的配置文件。

打開/etc/nginx/nginx.conf文件,修改server部分。相關代碼如下:

server {#監聽端口listen 80;#訪問城名server_name localhost;#編碼格式,若網頁格式與此不同,將被自動轉碼#charset koi8#虛擬主機訪問日志定義#access_log logs/host.access.log main;#對URL進行匹配location / {#訪問路徑,可以是相對路徑也可以是絕對路徑root html;#首頁文件,以下按順序匹配index l index.htm;}
}

本項目在阿里云的控制臺開放服務器端口才能被用戶訪問，Nginx服務器默認為80端口。

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