洗面乳識別系統

本項目是一個基於LINE Bot開發的洗面乳推薦系統，使用了Keras的MobileNetV2進行遷移式訓練，並結合了爬蟲和自然語言處理（NLP）技術來分析和獲取網絡上的相關產品評價。整個服務部署在Google Cloud Run上。

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成品Demo影片：

https://youtu.be/IO_8H76po74

特點

1. 圖像識別：利用Keras的MobileNetV2模型進行遷移式學習，訓練了專門針對洗面乳產品的圖像識別系統。
2. 自動爬蟲：自動抓取網絡上的洗面乳產品評價。
3. NLP文本分析：分析抓取到的評價文本，提供用戶更多維度的產品信息。
4. LINE Bot互動：用戶可以通過LINE Bot上傳洗面乳圖片，系統將返回識別結果及相關評價。

技術線

• Python
• Keras & TensorFlow
• 網路爬蟲
• 自然語言處理（NLP）
• LINE Messaging API
• Google Cloud Run

前提條件

• Python版本: 3.8
• Tensorflow版本: 2.4.0
• LINE Developers設定:
  • channel_access_token: [你的channel_access_token]
  • channel_secret: [你的channel_secret]
  • end_point: [你的end_point]
• MySQL設定:
  • host: [你的MySQL主機地址]
  • port: 3306
  • user: [你的MySQL用戶名]
  • passwd: [你的MySQL密碼]
• GCP帳戶

安裝流程

提供一步步的指南，說明如何安裝必要的依賴、如何本地運行項目以及如何部署到Google Cloud Run。

1. 下載完整檔案: git clone https://github.com/Jay98Lin/AI-Project.git
2. 模型部署: 將AI_recognition資料夾中已訓練好的模型05.MobileNetV2_0212.h5轉為SavedModel格式, 並用Docker build部署到GCP cloud run
3. 自動爬蟲部署： 將整個NLP資料夾透過Docker build方式, 部署到Google Cloud Run
4. 準備好您的ＭySQL: 可將網路爬蟲更新的評論資訊, 放進您的資料庫
5. LINE Bot: 可將Linebot資料夾透過Docker build方式, 部署到Google Cloud Run

安裝依賴

自動爬蟲：至NLP資料夾：pip install -r requirements.txt
LINE Bot: 至Linebot資料夾: pip install -r requirements.txt

本地運行

經前面敘述, 先將模型＋爬蟲部署至GCP的cloud run(或架在VM)
可在本地端運行Linebot資料夾中的主程式：1_linebot_main.py
如需雲端服務, 可用Docker build部署到Google Cloud Run

使用說明

此辨識系統目前共有四個功能：

1. 拍照辨識 ：可拍照洗面乳照片，系統會回傳該洗面乳相關的網路評價分數，優缺點以及相關推薦產品給您。
2. 選擇膚質 ：使用者可輸入自己的年齡及膚質等資訊，尋找最適合自己的洗面乳及相關推薦產品。
3. 收錄品項 ：可查看我們目前有收錄的洗面乳品項https://github.com/tn00627974/Streamlit_app 4. 我們團隊 ：可查看我們開發團隊的成員以及個人履歷。

版本更新及維護

版本紀錄 : main_v6版本 (20240509)

• 新增詳細註解內容，使程式碼更好被閱讀
• 更動Flex massge圖像大小 從full > 3xl , 回傳模板時圖像不會過大等問題
• 優化主程式碼雜亂問題,更新原有的code重新移至select_tool_v2建立funtion(load_js3)

貢獻指南

歡迎更多的開發者共同參與，對於目前的代碼、運作問題或擴充功能給予建議及說明。

致謝

感謝所有使用和支持本項目的人。 特別感謝所有對項目代碼做出貢獻的開發者。

專案PTT預覽 : https://gamma.app/docs/-nrxnrc44lavx17z?mode=doc