自动人脸裁剪工具 autocrop 使用指南
2024-10-09 16:13:04作者:范垣楠Rhoda
1. 目录结构及介绍
autocrop 是一个自动检测并从图片批处理中裁剪人脸的Python库。下面是其基本的目录结构及其简介:
autocrop/
├── github/workflows # GitHub Actions 的工作流程文件
├── autocrop # 核心代码所在目录
│ ├── __init__.py # 包初始化文件
├── docs # 文档资料
│ └── ...
├── examples # 示例代码和使用案例
├── tests # 测试脚本
├── .gitignore # Git忽略文件列表
├── CONTRIBUTING.md # 贡献者指南
├── LICENSE # 许可证文件
├── LICENSE-3RD-PARTY.txt # 第三方许可证文件
├── MANIFEST.in # 构建时包含的额外文件
├── Makefile # Makefile用于自动化构建任务
├── README.md # 主要的项目说明文档
├── changelog.md # 变更日志
├── pytest.ini # PyTest配置文件
├── requirements-dev.txt # 开发环境依赖项
├── requirements.txt # 运行时依赖项
├── setup.cfg # 配置PyInstaller或Distutils
├── setup.py # Python包安装脚本
└── tox.ini # tox配置文件,用于多版本测试
2. 项目的启动文件介绍
主要的交互点在于命令行界面(CLI),尽管库可以直接通过Python导入并调用。在Python环境中,用户可以通过导入autocrop.Cropper类来直接使用这个库。没有明确标记为“启动文件”的单个文件,但是核心功能由autocrop/__init__.py提供,这是当你从Python代码中引入此库时所互动的部分。
对于终端用户,启动或执行autocrop功能实际上是通过运行含有该库的脚本或者直接调用命令行工具实现的,例如,在安装了autocrop之后,直接在命令行输入autocrop命令并附带相关参数即可启动裁剪过程。
3. 项目的配置文件介绍
autocrop本身并不直接使用传统的配置文件来进行个性化设置,而是通过命令行参数来调整其行为。如果你希望定制化其运作方式,比如图像输出尺寸、源目录和目标目录等,这些是在命令行调用时指定的,如 -w 和 -H 参数用来设定裁剪后的宽度和高度, -i 设定输入目录等。
在开发过程中,可能涉及到的配置文件包括 setup.py 和 setup.cfg 用于定义软件包的元数据和构建设置,以及 tox.ini 用于管理不同Python版本的测试环境,而开发依赖则在 requirements-dev.txt 中列出。这些文件虽不直接影响最终用户的使用,但对开发者或想要贡献到项目的人而言至关重要。
为了应用级别的配置定制,用户更倾向于通过编写脚本或直接在调用命令时添加参数的方式来适应具体需求,而不是依赖于静态配置文件。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C098
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
477
3.56 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
287
320
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
446
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
233
98
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
450
180
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
704