스마트 미러 백-엔드 구현

1. 구현 환경

1) Server

- IDE(통합개발환경) : VScode(VisualStudio Code)

- 메인보드 : 라즈베리파이4 4gb

- 운영체제 : 리눅스 라즈비안

- 프로그래밍 언어 : Python

- Flask Framework 사용

- Python 코드 함수화하여 사용

* Node.JS를 사용하고자 했으나 Python코드 사용으로 인해 변경

2) Database

- Google Cloud platform 환경

 > 프로젝트 이름 : mirrordream(팀명)

- 이미지 저장 : Google Cloud Storage(Bucket)

- 사용자 정보 : Firebase(JSON 포맷)  >> 현재 사용X

- Resource : App Engine

- OAuth 동의 필요 >> 사용자 인증

* 사용자 인증 정보가 담겨 있는 json파일은 '절대' 공유하면 안됨

2. Server(Flask)

- Python 코드를 활용하기 위해 Flask Framework 사용

- 리눅스 환경에서 사용하기 위해 utf-8 포맷으로 인코딩

- Flask 내장 라이브러리 import

- Python함수 불러오기(서버와 같은 폴더에 코드가 존재해야함)

- 변수 app에 Flask 정의

- 메인 화면(root)에 index.html을 render_template()함수로 렌더링(단, templates 폴더에 html이 존재해야함)

- REST API >> GET or POST를 맞춰서 사용

- 선택한 모드로의 화면 전환을 위해 각각 설정(예시 : 미러모드)

- 가상 염색과 가상 립 컬러의 경우 Google Cloud Storage에 이미지 저장을 위한 코드 필요

 >> (코드 생략) Python 코드를 통해 저장한 이미지를 with open() as fh: 를 통해 DB에 저장

<이하 코드 생략>

- 서버 구동을 위해 Flask변수 app을 실행

- host : localhost

- port : 3000(default)

- 실행시 디버깅을 수행

3. Database

- Google Cloud Platform

- 프로젝트 이름 : mirrordream(팀명)

- 리소스로 앱 엔진과 스토리지 버킷 사용

- Google Cloud Storage 내부

- baseimage : 헤어 스타일 사진 촬영의 원본 이미지 저장

- hairconvert : 검출된 헤어를 염색한 이미지 저장

- hairresult : 헤어 스타일 결과 이미지 저장

- lipbaseimage : 가상 립 컬러 사진 촬영의 원본 이미지 저장

- lipresult : 가상 립 컬러 결과 이미지 저장

- lipsegmentation : 가상 립 컬러를 위해 입술 검출 이미지 저장 (현재 사용X)

- segmentation : 원본 이미지에서 검출된 헤어 이미지 저장

* Google Cloud Storage에 이미지 저장을 위해 Pyhton 함수 사용해야 함(코드 생략)

- Firebase(현재 사용X)