智能监考系统接口说明文档

1. 安装（Install）

mkdir require
cd require
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/requirements.txt
pip install -r requirements.txt
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
cd smart_exam   # 项目目录
pip install -r requirements.txt

2. 使用（Usage）

2.1 启动：

conda activate py38
cd /root/python/project/smart_exam/
nohup python app.py &

2.2 关闭

查看端口5000的信息
netstat -tunlp |grep 5000
kill -9 123 #123 是进程 PID，此命令可杀掉 PID 为 123 的端口进程

3. 接口详情：

3.1 BaseUrl = http://124.70.177.168:5000/

3.2 接口人脸检测：BaseUrl/face_detect form-data {"file": file} (POST方式)

返回： 
{
"code": "200",
"result": "static/cb3f5f24-7490-4fd7-a1c7-04d222fcb458_result.txt"
}
result格式：
{
'code': '200', 
'has_faces': '0', 
'mouth_state': '', 
'eye_state': '', 
'image_url_detect': 'cb3f5f24-7490-4fd7-a1c7-04d222fcb458_detect.jpg',    # 图片路径 BaseUrl/image/image_url_detect
'image_url': 'cb3f5f24-7490-4fd7-a1c7-04d222fcb458.jpg' # 图片路径 BaseUrl/image/image_url
}

3.3 接口人脸对比：BaseUrl/face_compare_detect form-data {"img1_path": file1_path, "img2_path": file2_path} (POST方式)

返回：
{
'verified': True,  # 是否为同一人
'distance': 0.0,    # 置信度，越小越好
'threshold': 0.4,   # 阈值，小于这个值被认为是同一人
'model': 'Facenet', # 模型，Facenet（谷歌出品）
'detector_backend': 'opencv', 
'similarity_metric': 'cosine'
}

3.4 接口作弊检测：BaseUrl/cheat_detect form-data {"file": file} (POST方式)

返回:
{
"code": "200",
"image_url": "static/image/d092340b-154f-4887-9a95-54346679ea26.jpg",  # 作弊证据：需要拼接 BaseUrl + image_url
"result": "static/d092340b-154f-4887-9a95-54346679ea26_result.txt"     # 检测结果：需要拼接 BaseUrl + result 
}

result格式：
{
'count_person': 1,  # 该图像检测到的人数
'has_phone': 0,      # 该图像检测到的手机数
'result_path': 'static/image/d092340b-154f-4887-9a95-54346679ea26.jpg' # BaseUrl + image_url
}

3.5 接口获取jpg图片：BaseUrl/image/string:filename

3.6 接口获取png图片：BaseUrl/show/string:filename

3.7 接口下载图片：BaseUrl/download/string:filename

4. 其他说明：

部分功能不在服务器上实现： 
如：检测学生是否离开摄像头10秒，此功能不在服务器上实现
如需此功能，请在客户端循环获取学生脸部图像后，调用face_detect接口来实现