Go to file
2018-12-03 21:01:21 +00:00
static WU-48 2018-12-03 00:31:48 +01:00
templates WU-51 2018-12-03 01:52:04 +01:00
app.py WU-49 2018-12-03 21:01:21 +00:00
haarcascade_frontalface_default.xml WU-48 2018-12-03 00:31:48 +01:00
README.md WU-48 2018-12-03 00:31:48 +01:00

System operacyjny Windows, 64-bit

  1. Pobieramy poleceniem git clone https://git.wmi.amu.edu.pl/s434576/WU.git w folderze, do którego chcemy żeby repozytorium zostało sklonowane.
  2. Instalujemy Pythona w wersji 3.6+.
  3. Instalujemy framework webowy Flask poleceniem pip install flask. OPCJONALNE 4. Instalujemy MySQLa dla Flaska poleceniem pip install flask-mysql. OPCJONALNE 5. Instalujemy PonyORM poleceniem pip install pony. OPCJONALNE 6. Instalujemy narzędzie CMake z tego linku: https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.13.1/cmake-3.13.1-win64-x64.msi (wybieramy opcję dodania CMake do PATH). OPCJONALNE 7. Instalujemy bibliotekę do rozpoznawania twarzy poleceniem pip install face_recognition.
  4. Instalujemy bibliotekę OpenCV2 poleceniem pip install opencv-python. OPCJONALNE 9. Pobieramy MySQL Installer w wersji 8.0+ (wybieramy Customową instalację: MySQL Server 8.0, Connector ODBC, Connector Python). OPCJONALNE 10. Wybieramy hasło dla konta root: (w moim przypadku jest to "localhost", w innym przypadku trzeba w skrypcie zmienić w sekcji "MySQL configurations" na odpowiednie hasło). OPCJONALNE 11. W MySQL Command Line Client wpisujemy hasło i wprowadzamy te polecenia: CREATE DATABASE wu; use wu; CREATE TABLE Users(login VARCHAR(45) PRIMARY KEY, password VARCHAR(45), face VARCHAR(45));
  5. Będąc w folderze Python uruchamiamy skrypt poleceniem python app.py.
  6. Zezwalamy na dostęp przez zaporę Pythonowi.
  7. Wchodzimy w przeglądarce na http://127.0.0.1:5000/.