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Un outil de tri d'images par reconnaissance faciale.

Project description

I-face_sort

Description :

face_sort un outil en ligne de commande ergonomique permettant de trier des photos contenant des visages d'humains. Sur base d'un dossier contenant des photos, l'application sortira un dossier contenant N sous dossier chacun correspondant a un visage unique et contenant les photos sur lesquels ce visage apparait.

l'application permet notament de choisir le modele d'IA a utiliser : entre la distance euclidienne notee ED et le cosinus note COS .

il est egalement possible de choisir le seuil type de modele de tri permettant de rendre la recherche plus ou moins concise . les differentes valeurs du seuil sont :

- "strict" : permettant une classification beaucoup plus pointue et meticuleuse.
- "large" : permettant d'opter cette fois ci pour un tri plus souple .
-  none ,valeur par defaut : lorsque pas precise , une valeur par defaut est attribuee au seuil pour le tri.

II- Installation

Prerequis

  • Python 3.8+
  • Dependances requises listees dans requirements.txt

Etapes d'installation lancer la commande "pip install face_sort" dans le terminal. installer les Dependances

´´´bash pip install -r requirements.txt

III- Utilisation

Apres installation , vous pouvez utiliser face_sort via le terminal avec la commande suivante :

python -m face_sort /chemin/vers/le/dossier_a_traiter --seuil strict --modele ED


### **Explication des parametres**
- **`/chemin/vers/le/dossier_a_traiter`** : Chemin du dossier contenant les photos a trier.
- **`--seuil`** : Niveau de filtrage des visages (options : `strict`, `large`, none par defaut).
- **`--ia_model`** : Modele d'intelligence artificielle utilise pour la reconnaissance (`ED`, `COS`).


Exemple:

```bash
python -m face_sort.main --seuil_type strict --ia_model ED -- "C:\Users\X1 Yoga\Desktop\moi\photos_to_test"




## **VI- Technologies utilisees**
- Python 3.8+
- OpenCV
- TensorFlow / PyTorch (selon le modele IA utilise)


##**V- Licence**
Ce projet est sous licence **MIT**. 

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SHA256 d71eddd7d28be363cd226fde3a7bc1f42b0806b25107e187ce5d9d89dfca8270
MD5 a3b664b23be8f5cb495aeec4c68b8145
BLAKE2b-256 91a430ab6aae9cd6fce17e3f8374176349071630a54235230633fc18ada741d9

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