前言
本项目通过爬虫技术获取图片，利用OpenCV库对图像进行处理，识别并切割出人物脸部，形成了一个用于训练的数据集。通过ImageAI进行训练，最终实现了对动漫人物的识别模型。同时，本项目还开发了一个线上Web应用，使得用户可以方便地体验和使用该模型。
首先，项目使用爬虫技术从网络上获取图片。这些图片包含各种动漫人物，其中我们只对人物脸部进行训练，所以我们会对图像进行处理，并最终将这些图像将作为训练数据的来源。
其次，利用OpenCV库对这些图像进行处理，包括人脸检测、图像增强等步骤，以便准确识别并切割出人物脸部。这一步是为了构建一个清晰而准确的数据集，用于模型的训练。
接下来，通过ImageAI进行训练。ImageAI是一个简化图像识别任务的库，它可以方便地用于训练模型，这里用于训练动漫人物的识别模型。
最终，通过项目开发的线上Web应用，用户可以上传动漫图像，系统将使用训练好的模型识别图像中的动漫人物，并返回相应的结果。
总的来说，本项目结合了爬虫、图像处理、深度学习和Web开发技术，旨在提供一个便捷的动漫人物识别服务。这对于动漫爱好者、社交媒体平台等有着广泛的应用前景。
总体设计
本部分包括系统整体结构图和系统流程图。
系统整体结构图
系统整体结构如图所示。
系统流程图
系统流程如图所示。
运行环境
本部分包括爬虫、模型训练及实际应用运行环境。
爬虫
安装Python3.6以上及Selenium3.0.2版本。
1.安装Anaconda
使用Anaconda管理Python环境。在Windows环境下载Anaconda完成安装,下载地址为https://www.anaconda.com/。
验证安装。单击菜单【开始】→Anaconda3(64-bit)→Anaconda Navigator，若可以成功启动Anaconda Navigator则说明安装成功。
2.安装Python3.6
打开计算机的cmd命令行窗口,新建Python3.6环境,名称为TensorFlow:
conda create --name tensorflow python=3.6
激活环境:
conda activate tensorflow
3.更换pip源
由于网络问题,需要更换Python包管理工具pip的下载源来提高下载速度。按Win+R组合键打开用户目录%HOMEPATH%,在此目录下创建pip文件夹以及pip.ini文件，成功更换pip的源为清华镜像。内容如下:
[global]
timeout = 60000
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
4.安装Python包
新建一个.txt文件并命名为crawler_requirements.txt,写入如下内容:
future==0.16.0
futures==3.0.5
requests==2.12.1
selenium==3.0.2
在启动的Python环境cmd窗口输入:
pip install -r crawler_requirements.txt
即可安装爬虫所需要的包。
5.下载phantomjs
Selenium是用于Web应用程序测试的工具，其测试直接在浏览器中运行，需要使用phantomjs。在Linux环境下的phantomjs是完整的,可以直接使用pip安装使用，但是在Windows环境下需要下载phantomjs.exe文件来引用。新建bin文件夹用于存储phantomjs.exe可执行文件。
官网下载地址：https://phantomjs.org/download.html
模型训练
本部分包括安装依赖、安装ImageAI。
1.安装依赖
TensorFlow 1.4.0(及更高版本)安装或通过pip安装:
pip3 install -- upgrade tensorflow
Numpy1.13.1(及更高版本)安装或通过pip安装:
pip3 install numpy
SciPy0.19.1(及更高版本)安装或通过pip安装:
pip3 install scipy
OpenCV安装或通过pip安装:
pip3 install opencv - python
pillow安装或通过pip安装:
pip3 install pillow
Matplotlib安装或通过pip安装:
pip3 install matplotlib
h5py安装或通过pip安装:
pip3 install h5py
Keras2.x安装或通过pip安装:
pip3 install keras
2.安装lmageAl
可以直接通过下面命令安装ImageAI：
pip3 install imageai
也可以先下载imageai-2.0.1-py3-none-any.whl。
下载地址为https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/2.0.1/imageai-2.0.1-py3-none-any.whl
然后在下载目录下，运行如下命令安装ImageAI:
pip3 install imageai-2.0.1-py3-none-any.whl
实际应用
实际应用包括前端开发环境和后端环境的搭建。
1.前端
实际应用过程中需要在官网下载Jquery3.5.0.js、bootstrap 4.4.1.js和template.js0.8.0.js等3个文件。
2.安装Flask
通过ask1.1.2接收和发送用户请求,使用pip直接安装:
pip install -y Flask
3.安装Nginx
本地开发完成后，需要在服务器端运行。配置服务器端的环境为Nginx,Nginx(enginex)，是高性能的HTTP和运行代理Web服务器，同时也提供了IMAP/POP3/SMTP服务。Nginx负责接收和转发用户请求,同时保证服务器端的负载均衡。
安装Nginx。选择稳定版本：服务器端的Linux环境为CentOS 6.2x86_64。使用Linux下包管理工具yum安装缺少的依赖包:
# yum -y install gcc gcc-c++make libtoolzlib zlib zlib-devel openssl openssl-devel pcre pcre-devel
如果yum上没有这些软件包,可以下载源码编译安装,编译时默认安装的目录,确保在安装Nginx时找到动态库文件。从网站http://nginx.org/en/download.html下载稳定版nginx-1.6.3.tar.gz到/usr/local/src下解压。
另外下载2个插件模块——nginx_upstream_check_module-0.3.0.tar.gz 和 nginx-goodies-nginx-sticky-module-ng-bd312d586752.tar.gz(建议在/usr/local/src下解压后将目录重命名为nginx-sticky-module-ng-1.2.5),前者用于检查后端服务器的状态,后者用于后端做负载均衡解决报错(sessions ticky问题)。注意插件与Nginx的版本兼容问题，一般插件越新越好，Nginx则无须追求最新的版本。
启动Nginx服务,命令如下:
systemctl start nginx
修改Nginx的配置文件。
打开/etc/nginx/nginx.conf文件,修改server部分。相关代码如下:
server {
#监听端口
listen 80;
#访问城名
server_name localhost;
#编码格式,若网页格式与此不同,将被自动转码
#charset koi8
#虚拟主机访问日志定义
#access_log logs/host.access.log main;
#对URL进行匹配
location / {
#访问路径,可以是相对路径也可以是绝对路径
root html;
#首页文件,以下按顺序匹配
index l index.htm;
}
}
本项目在阿里云的控制台开放服务器端口才能被用户访问，Nginx服务器默认为80端口。
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