Merge pull request #45 from kookmin-sw/feat/flask_server

Feat/flask server

.gitignore

@@ -12,4 +12,5 @@ predict_image/*
 
 __pycache__
 .vscode
-*.idea
+*.idea
+.env

gan/main.py

@@ -13,6 +13,8 @@
 from models.Embedding import Embedding
 
 import os
+from dotenv import load_dotenv
+from smtp import sendEmail
 
 current_directory = os.getcwd()
 print("현재 작업 디렉토리:", current_directory)
@@ -47,7 +49,10 @@ def get_im_paths_not_embedded(im_paths: Set[str]) -> List[str]:
 
 
 def main(args):
-
+    if not len(args.email):
+        print("E-mail address required")
+        return 
+
     set_seed(42)
 
     ii2s = Embedding(args)
@@ -76,12 +81,22 @@ def main(args):
     align = Alignment(args)
     align.align_images(im_path1, im_path2, sign=args.sign, align_more_region=False, smooth=args.smooth)
 
+    # Step 3 : Send result image to client!
+    load_dotenv()
+
+    sender = os.environ.get("sender")
+    sender_pw = os.environ.get("sender_pw")
+
+    sendEmail(args.email, "style_your_hair_output/wo_round_wo_square.png", sender, sender_pw)
+
+
 
 
 if __name__ == "__main__":
 
     parser = argparse.ArgumentParser(description='Style Your Hair')
-
+    #client email
+    parser.add_argument('--email', type=str, default="", help='client email')
     # flip
     parser.add_argument('--flip_check', action='store_true', help='image2 might be flipped')
 

gan/resize.py

@@ -0,0 +1,31 @@
+from PIL import Image
+import os
+
+def resize_img(path):
+    image_path = path
+    image = Image.open(image_path)
+    file_name = os.path.basename(path)
+
+    # 이미지 회전 상태 확인
+    orientation = 1  # 기본적으로 회전되지 않은 상태
+    if hasattr(image, '_getexif'):  # Exif 정보가 있는지 확인
+        exif = image._getexif()  # Exif 정보 가져오기
+        if exif is not None:
+            orientation = exif.get(0x0112, 1)
+
+    # 이미지 크기 조정
+    new_resolution = (1024, 1024)
+    resized_image = image.resize(new_resolution)
+
+    # 회전된 이미지 원래대로 돌리기
+    if orientation in [3, 6, 8]:
+        if orientation == 3:
+            resized_image = resized_image.transpose(Image.ROTATE_180)
+        elif orientation == 6:
+            resized_image = resized_image.transpose(Image.ROTATE_270)
+        elif orientation == 8:
+            resized_image = resized_image.transpose(Image.ROTATE_90)
+
+    resized_image.save(f"./gan/input/{file_name}")
+    print("조정된 이미지 경로:", f"./gan/input/{file_name}" )
+    print("조정된 이미지 크기:", resized_image.size)

gan/smtp.py

@@ -0,0 +1,51 @@
+import smtplib  # SMTP 사용을 위한 모듈
+import re  # Regular Expression을 활용하기 위한 모듈
+from email.mime.multipart import MIMEMultipart  # 메일의 Data 영역의 메시지를 만드는 모듈
+from email.mime.text import MIMEText  # 메일의 본문 내용을 만드는 모듈
+from email.mime.image import MIMEImage  # 메일의 이미지 파일을 base64 형식으로 변환하기 위한 모듈
+
+def sendEmail(receiver, image_path, sender, sender_pw):
+  # 유효성 검사를 위한 정규표현식
+  reg = "^[a-zA-Z0-9.+_-]+@[a-zA-Z0-9]+\.[a-zA-Z]{2,3}$"
+  if re.match(reg, receiver):
+    print("정상적인 메일 형식 확인 완료 --> 메일 전송 중")
+  else:
+    print("받으실 메일 주소가 정확하지 않습니다.")
+    return False
+
+  # 이메일 형식이 맞을 경우만 진행됨.
+  # smpt 서버와 연결
+  smtp_server = "smtp.gmail.com"
+  port = 587
+  smtp = smtplib.SMTP(smtp_server, port)
+  smtp.starttls()
+
+  # 로그인
+  smtp.login(sender, sender_pw)
+
+  # 메일 내용 구성
+  msg = MIMEMultipart()
+  msg["Subject"] = "Only You"
+  msg["From"] = sender
+  msg["To"] = receiver
+
+  content = '''\
+  안녕하세요. Capstone 11조 Only You입니다.
+  요청하신 이미지 생성이 완료되어 이메일로 전송해드립니다.
+  좋은 하루 보내세요~!\
+  '''
+
+  content_part = MIMEText(content, "plain")
+  msg.attach(content_part)
+
+  # image 추가
+  with open(image_path, 'rb') as file:
+    img = MIMEImage(file.read())
+    img.add_header('Content-Disposition', 'attachment', filename = "image.jpg")
+    msg.attach(img)
+
+  smtp.sendmail(sender, receiver, msg.as_string())
+
+  smtp.quit()
+  return True
+

main.py

@@ -108,6 +108,7 @@ def test():
     return str(pc_model.test([[0] * 13]))
 
 from shape_detect.controller import get_shape
+from gan.resize import resize_img
 @app.route('/predict_shape', methods =['GET'])
 def predict_shape():
     global current_image_path
@@ -131,6 +132,8 @@ def predict_shape():
 
     res['probability'] = probability
     print(res)
+
+    resize_img(current_image_path)
 
     return res