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核酸检测结果识别系统
HELLO，大家好。现在是2022年8月9日20:14:44。
在老师和伙伴的帮助下，我完成了核酸检测结果识别系统1.0。相信这套简单方便的系统，能够为大家提供便利。
源代码(FOR FREE)
abcdefg-png/-system (github.com)
产品介绍
产品功能
由于高校频繁的核酸检测，导致每次结果统计非常麻烦。这套系统可以极大减轻负责人（例如辅导员）的工作压力。同学们把检测后的图片上传到网站入口，在下方输入框内填上学号即可。
后台会自动识别图片的检测结果、时间并写入数据库汇总，实时反馈提交情况并制作图标，反馈信息。
技术栈
开发工具：VSCode，PyCharm，sqlyog
前端技术：HTML+CSS+JS，jquery，echarts，bootstrap
后端技术：Python，OCR，opencv，SQL，numpy，pyecharts
使用说明
需要提供给网站管理员一份本班的学号+姓名表格作为数据库，生成的数据表格（result.xlsx）。
可视化数据界面实时更新提交和识别情况，属于私有界面，不会对外公开，只对班级的管理员开放，因此可以很大程度上保证使用者的信息安全。
识别出的情况分类：
时间识别：
| 识别结果 | 原因 |
|---|---|
| 识别成功（年月日和当日时间） | 报告符合规范 |
| 时间匹配失败 | 图片损坏、图片不是核酸检测结果、图片字体过于艺术等等 |
结果识别：
| 识别结果 | 原因 |
|---|---|
| 阴/阳性 | 识别出了图片为绿/红色的主色调 |
| 结果匹配失败 | 图片损坏、图片的主色调不是红或绿 |
特别说明：如果有人传错了图（不是核酸检测结果报告），会识别出阴性阳性，但时间匹配必然失败。所以遇到时间匹配失败+阳性，请勿惊慌，要联系学生重新提交。
技术算法讲解
组成部分
easyocr图像文字提取+opencv颜色识别+正则表达式结果匹配+Python写入Excel和数据库+pyecharts可视化界面 + schedule控制挂载运行；
HTML+CSS+JS+jquery+bootstrap（前端）+ PHP（后端）+ Nginx反向代理 + pm2（项目部署）
easyocr
easyocr是python 2021年推出的第三方包，可以非常精准的识别、提取图片文字（亲测有效）。这项功能主要被用来提取学生的核酸检测时间。下面是easyocr的具体使用：
f = open('result.txt', 'w')
for filename in os.listdir(directory_name):
reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'], gpu=False) # GPU or CPU
result = reader.readtext(directory_name + r'/' + filename, detail=0)
result = str.join(result)
f.write(result)
f.write("\n")这里要注意两点，['ch_sim', 'en']是识别语言的列表（中、英文），如果需要其他语言可以去搜它对应的代码。gpu=false 表示我的电脑配置没有gpu，设置成用cpu跑深度学习的代码。
另外，reader.readtext() 是不支持中文路径的，读取的路径一定要注意！
读取完图片文字后，我们把他写入一个txt中，下面要从杂乱的文字中提取出学生的核酸检测时间：
try:
timeresult = re.search('采集时间[\d,\-,:,.]*', result) # 获取采集时间
timeres.append(timeresult.group()[4:]) # 去掉前四个字“采集时间”
except Exception as err:
timeres.append("时间匹配失败")这里我们一定要加入异常处理，防止因为匹配失败而直接报错中断运行。
opencv
本身是打算用easyocr直接提取“阴性”这两个字，但是发现这两个字实在不好提取。所以决定用opencv的颜色识别解决结果的判断问题。首先我们列出一个颜色清单，命名为colorList.py。为了识别更加准确，我们只留下红绿两种颜色。
def getColorList():
dict = collections.defaultdict(list)
# 红色
lower_red = np.array([156, 43, 46])
upper_red = np.array([180, 255, 255])
color_list = []
color_list.append(lower_red)
color_list.append(upper_red)
dict[r'colorList/red'] = color_list
# 绿色
lower_green = np.array([35, 43, 46])
upper_green = np.array([77, 255, 255])
color_list = []
color_list.append(lower_green)
color_list.append(upper_green)
dict[r'coloList/green'] = color_list
return dict
之后用opencv函数进行颜色判断；但cv2.imwrite函数只支持jpg图片，所以我们在网站收集图片时，可以将目标图片进行.jpg文件转换。之后import刚刚的colorList，使用opencv识别图片的颜色。
def get_color(frame):
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
maxsum = -100
color = None
color_dict = colorList.getColorList()
for d in color_dict:
mask = cv2.inRange(hsv, color_dict[d][0], color_dict[d][1])
cv2.imwrite(d + '.jpg', mask) # 这里一定要保证，读取的图片是jpg
binary = cv2.threshold(mask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
binary = cv2.dilate(binary, None, iterations=2)
cnts, hiera = cv2.findContours(binary.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
sum = 0
for c in cnts:
sum += cv2.contourArea(c)
if sum > maxsum:
maxsum = sum
color = d
return colorexcel表和数据库
为了方便管理者导出，我们用python将结果写入了excel表格；为了做出可视化界面，我们也需要将结果写入database。数据库的建立比较简单，分为四个字段：
| 字段 | 数据类型 |
|---|---|
| sno（学号） | varchar |
| sname（姓名） | varchar |
| time_result（时间检测结果） | varchar |
| test_result（检测结果） | varchar |
python写入excel表格的操作比较简单，另外，如果直接在浏览器输入.xlsx的文件地址，可以直接下载获取，也是十分方便。
在写入之前，我们需要先清理干净excel表格，我选择直接删除Sheet1，然后新建一张。做数据库也是一样，每次清理一次数据库，防止旧数据干扰新一次的检测。刷新后，写入本次的结果。
db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='root', port=3306, db='hesuan_result_collection')
cursor = db.cursor()
bg = op.load_workbook(r"result.xlsx") # 应先将excel文件放入到工作目录下
bg.remove(bg["Sheet1"])
bg.create_sheet("Sheet1", index=0)
sheet = bg["Sheet1"]
sheet.cell(1, 1, "学号")
sheet.cell(1, 2, "姓名")
sheet.cell(1, 3, "检测时间")
sheet.cell(1, 4, "检测结果") # 刷新excel表格的数据
sql_delete = "Update xinan set time_result = '' , test_result = '' "
cursor.execute(sql_delete)
db.commit() # 刷新数据库的数据
if len(timeres) == len(testres):
for i in range(1, len(timeres) + 1):
sql_fetch_name = "select sname from xinan where sno = '%s' " % student_sno[i - 1] # 获取学号对应的姓名
cursor.execute(sql_fetch_name)
sheet.cell(i + 1, 1, student_sno[i - 1])
try:
sheet.cell(i + 1, 1, student_sno[i - 1])
except Exception as err:
sheet.cell(i + 1, 1, "找不到姓名")
sheet.cell(i + 1, 3, timeres[i - 1])
sheet.cell(i + 1, 4, testres[i - 1]) # 分别写入学号、姓名、检测时间、检测结果
bg.save(r"result.xlsx") # 对文件进行保存
sql_update = "UPDATE `xinan` " \
"SET `time_result` ='%s' , `test_result` = '%s' " \
"WHERE sno = '%s'; " % (timeres[i - 1], testres[i - 1], student_sno[i - 1])
try:
sql_update_result = cursor.execute(sql_update)
db.commit() # 提交数据并保存
except Exception as err:
print("数据库写入失败:", err) # 这里同样也要加入异常处理
else:
print("长度不匹配")
print("finished")Pyecharts可视化界面
做好了算法部分，我们也要能够展示实时提交的情况。这样可以更方便班委管理，及时催促指定同学提交核酸检测报告。首先我们连接数据库，写好相关的sql语句：
import pymysql
import main
db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='root', port=3306, db='hesuan_result_collection')
cursor = db.cursor() # 数据库连接
sql_find_failed = "SELECT DISTINCT sname,sno,time_result,test_result FROM xinan WHERE time_result = '时间匹配失败' or test_result = '结果存疑'" # 查找检测失败的同学名单
sql_readyto_submit = "SELECT DISTINCT sname,sno,time_result,test_result FROM xinan " \
"WHERE time_result = '时间匹配失败' or test_result = '结果存疑'" \
"or time_result = '' or test_result = ''" # 查找需要重新提交的同学名单，包括结果为空和结果错误的总和
main.student_failed = cursor.execute(sql_find_failed)
main.student_left = main.student_num - main.student_checked - main.student_failed之后使用sql查找的结果，制作饼图和表格
def pie_base():
label = ['识别成功', '未提交', '识别错误']
values = [main.student_checked, main.student_left, main.student_failed] # 计算的三个变量制作饼图，识别成功+未提交+识别错误 == 所有学生
c = (
Pie()
.add("", [list(z) for z in zip(label, values)])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="20信安提交结果"))
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{c}人 {d}%")) # 值得一提的是，{d}%为百分比
)
return c
def table_base():
cursor.execute(sql_find_failed)
temp = cursor.fetchall() # 获取全部的结果
failed_match = []
for i in temp:
x = list(i)
failed_match.append(x) # 这里fetchall()函数返回的是元组，需要将元组转成列表进行表格制作
table = Table()
headers = ["学号", "姓名", "检测时间", "检测结果"]
rows = failed_match
table.add(headers, rows).set_global_opts(
title_opts=opts.ComponentTitleOpts(title="识别失败名单")
)
return table
def page_simple_layout():
page = Page(layout=Page.SimplePageLayout) # 简单布局
page.add(
pie_base(), # 展示饼图
table_base(), # 展示识别失败名单
table_base2(), # 展示
)
page.render("./result.html")
if __name__ == "__main__":
page_simple_layout()运行控制
使用python的schedule进行运行控制，我们可以有很多控制方法，将这个文件设置成run.py，之后将他用pm2或者nohup挂载运行即可。
import schedule
import os
def run():
os.system("python view.py")
schedule.every().day.at("10:30").do(run) # 每天的10:30执行一次任务
# schedule.every().monday.do(run) # 每周一的这个时候执行一次任务
# schedule.every().hour.do(run) # 每隔一小时执行一次任务
while True:
schedule.run_pending() # run_pending：运行所有可以运行的任务网站部分
前端
前端部分使用传统三件套+jquery+bootstrap，可以展示项目开发人员列表和提交要求，上传图片时实现图片预览，并且检测用户输入的是否为空，是否为学号。
首先我们引入jquery和bootstrap的核心css，js文件
<!-- jquery -->
<script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.2.1/jquery.min.js"></script>
<!-- bootstrap核心 js 与 css 文件 -->
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/css/bootstrap.min.css" integrity="sha384-BVYiiSIFeK1dGmJRAkycuHAHRg32OmUcww7on3RYdg4Va+PmSTsz/K68vbdEjh4u" crossorigin="anonymous">
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/js/bootstrap.min.js" integrity="sha384-Tc5IQib027qvyjSMfHjOMaLkfuWVxZxUPnCJA7l2mCWNIpG9mGCD8wGNIcPD7Txa" crossorigin="anonymous"></script>
<!-- bootstrap 图片上传相关文件 -->
<link href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/bootstrap-fileinput/4.4.9/css/fileinput.min.css" media="all" rel="stylesheet" type="text/css" />
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/bootstrap-fileinput/4.4.9/js/locales/(lang).js"></script>首先，设置一个简单的空白抬头，使页面可以在中间显示：
style>
#main-form
{
margin-top: 30px;
}
</style>之后在body下面套一层div和form表单：
<form id="form" action="hesuan.php" class="form-horizontal" method="post" enctype="multipart/form-data" onSubmit="return finaljudgeSno();">
...
...
</form>我们用textarea展示文本内容，例如开发者、鸣谢者名单和提交要求之类的信息。class="form-control" 是bootstrap专有样式，使用rows = 7 可以对宽度进行调整。这里还要说明一下，textarea真的是textarea，回车空行都是会显示的，比较方面。
<div class="form-group">
<label class="col-md-2 control-label small"><span class="text-danger"></span>系统介绍：</label>
<div class="col-md-10 has-success">
<textarea name="introduction" readonly type="text" class="form-control" placeholder="" rows = "7">系统作者：杨浩然，彭兴锴，曾品典，方友清，王晓晖
指导老师：吕皖丽老师，郭星老师，郭佳明（导生），张雨（学长）
特别鸣谢：丛言
</textarea>
</div>
</div>选择图片后的界面是这样的:
使用这段网上写好的js（现在真的找不到原作者了，大海捞针）来实现图片的预览，我本人也不是什么JavaScript高手，有些代码还是喜欢搬运一下哈哈哈
这里很多设置也都加入了注释，允许同时上传文件个数我们设置成1。
<script>
// 图上传与预览相关控制
$('#pic').fileinput
(
{
showUpload : false, //是否显示上传按钮,跟随文本框的那个
showRemove : false, //显示移除按钮,跟随文本框的那个
showCaption : true,//是否显示标题,就是那个文本框
showPreview : true, //是否显示预览,不写默认为true
dropZoneEnabled : false,//是否显示拖拽区域，默认不写为true，但是会占用很大区域
maxFileCount : 1, //表示允许同时上传的最大文件个数
enctype : 'multipart/form-data',
validateInitialCount : true,
previewFileIcon : "<i class='glyphicon glyphicon-king'></i>",
allowedFileTypes : [ 'image' ],//配置允许文件上传的类型
allowedPreviewTypes : [ 'image' ],//配置所有的被预览文件类型
allowedPreviewMimeTypes : [ 'jpg', 'png', 'gif' ],//控制被预览的所有mime类型
language : 'zh'
}
)
// 控制生成的代码的样式
$('input.file-caption-name').attr('placeholder', '点击右方按钮选择图片');
$('span.hidden-xs').text("选择图片");
</script>之后再用这段代码，判断一下用户输入的是不是学号。
<script>
var tag = 0;
judgeSno = function() {
var sno = document.getElementById("sno");
var str = "";
str =sno.value
var Regex = /\w/; //英文 + 字母
var str1 = str[0];
var str1Code = str1.charCodeAt();
var hightag = 0;
if(str1Code >= 65 && str1Code <= 90){
hightag = 1; // 判断首字母是否为大写
}
if (str.length == 9 && (sno.value.match(Regex) && hightag == 1 )) {
document.getElementById("checkSno").innerText = "格式正确";
document.getElementById("checkSno").style.color = "green";
tag = 1;
} else {
document.getElementById("checkSno").innerText = "格式不对";
document.getElementById("checkSno").style.color = "red";
tag = 0;
}
return tag;
}
</script>
<script>
finaljudgeSno = function(){
var finaltag = tag;
if(finaltag == 0){
alert("请输入正确的学号！")
return false;
location='https://www.xinanzhijia.xyz/hesuan.html';
}
else{
return true;
}
}
</script>后端
后端使用简单的php，实现将上传图片移动到服务器某目录的功能。多余的一项功能是将上传的图片命名成学号，下面是PHP的后端代码
<?php
header("Content-type: text/html; charset=utf-8");
$upload_file = $_FILES["file"];
$upload_name = $_POST["name"];
$store_dir = 'hesuan/Xinan/'; // 改！！！！！1
if($upload_file["error"]>0){
// echo "错误：".$file["error"];
if($upload_file["error"]==4){
echo "<script>alert('请选择图片提交');
location='hesuan.html'
</script>";
}
}// 链接改！！！！！！
if($upload_name==null)
{
echo "<script>alert('请输入学号');
location='hesuan.html'
</script>";
}
else{
$arr = ".jpg";
$new_name ="{$upload_name}{$arr}";
$upload_file["name"] = $new_name;
$name = iconv('utf-8','gbk',"hesuan/Xinan/".$upload_file["name"]); // 改！！！！！
if(move_uploaded_file($upload_file['tmp_name'],$name)){
move_uploaded_file($upload_file['tmp_name'],$store_dir.$new_name);
echo "<script>alert('提交成功');
location='hesuan.html';
</script>";
}
else{
echo "<script>alert('提交失败');
location='hesuan.html';
</script>";
}
}
?>项目部署
域名
这里特别说一下，我们的域名和服务器均来自腾讯云。腾讯云的某些秒杀活动需要谨慎参加，因为后期的续费可能变得难以负担，同志们谨慎消费！
服务器
服务器购买了腾讯云的2核4G服务器，峰值带宽：30Mbps。
服务器简单配置了Linux宝塔面板：
wget -O install.sh http://download.bt.cn/install/install-ubuntu_6.0.sh && sudo bash install.sh安装好后一定要记住当下的用户名和密码，以及端口。我们要在服务器防火墙的安全组中添加规则。
根据宝塔面板提供的帮助，我们可以装好：PHP，phpmyadmin，Nginx，mysql，FTPServer
因为这是一个以Python为基础的项目，因此Python安装很重要（Python3.6版本）
命令如下：
wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.3/Python-3.6.3.tgz
tar -xf Python-3.6.3.tgz
cd Python-3.6.3
./configure --prefix=/usr/local/python3
make
make install
ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python3
ln -s /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip3
vim ~/.bash_profile
写入如下内容：
# Get the aliases and functions
if [ -f ~/.bashrc ]; then
. ~/.bashrc
fi
# User specific environment and startup programs
PATH=$PATH:$HOME/bin:/usr/local/python3/bin
export PATH
source ~/.bash_profile
sudo echo alias python=python3 >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
python3 -V
pip3 -V这里已经设置了Python的默认版本并且安装了pip3，但是为了避免不必要的麻烦，可以直接用python3 xxx.py 进行操作，这样最稳妥，不会出现任何异常。
项目依赖
装好Python3.6后安装对应的第三方依赖包,，我们也用pip3进行第三方包安装：
pip3 install -r requirements.txt -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com之后安装nodejs（14版本）和npm
sudo apt update
sudo apt install nodejs npm
curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_14.x | sudo -E bash - 14版本是最新最稳定的！
sudo apt install nodejs
node --version
npm --version
sudo apt install build-essentialPython定时任务
run.py
# encoding: utf-8
import os
import schedule
dirname = r"/www/wwwroot/hesuan/testimg2"
def run():
if(len(os.listdir(dirname))!=0): # 检查项目源文件是否为空，非空则开始运行
os.system("python3 view.py")
schedule.every(1).minutes.do(run) # 为了减少运行压力，每分钟执行一次
while True:
schedule.run_pending()zip.py
# encoding: utf-8
import schedule
import os
import zipfile
import shutil
import pymysql
dirname = r"/www/wwwroot/hesuan/testimg1" # 压缩文件目录
def zip():
file = dirname
zipfile_name = os.path.basename(file) + '.zip' # 将目标文件压缩为zip文件
with zipfile.ZipFile(zipfile_name, 'w') as zfile:
for foldername, subfolders, files in os.walk(file):
zfile.write(foldername)
for i in files:
zfile.write(os.path.join(foldername, i))
zfile.close()
schedule.every().monday.at("00:00").do(zip) # 每周一 00:00执行一次压缩
while True:
schedule.run_pending()clear.py
# encoding: utf-8
import schedule
import os
import zipfile
import shutil
import pymysql
filepath = r"/www/wwwroot/hesuan/testimg1" # 定期清空的目标文件
host = "127.0.0.1"
username = "hesuan_result"
passwd = "???"
dbname = "hesuan_result"
port = 3306
charset = "utf8"
table_name = "xinan"
def clear():
db = pymysql.connect(host=host, user=username, passwd=passwd, port=port, db=dbname)
cursor = db.cursor()
sql_delete = "Update %s set time_result = '' , test_result = '' " % table_name
cursor.execute(sql_delete) # 清空数据表
db.commit()
shutil.rmtree(filepath) # 删除目标文件
os.mkdir(filepath) # 再新建一个一样的文件
print("Okkkkkkkkkkkkkkk")
# clear()
schedule.every().tuesday.at("00:00").do(clear)
while True:
schedule.run_pending()pm2项目挂载
sudo npm install -g pm2pm2常用命令
pm2 list
pm2 start (all)
pm2 delete (all)
pm2 stop (all)
pm2 restart
pm2 start run.py -x --interpreter python3 # 挂载Python项目每次启动成功后，要 pm2 save , pm2 list 保存并查看是不是挂载成功。
本项目对CPU要求较高，我们重点关注负载，而不是CPU使用（因为代码工作量确实大）
总结
到这里，我们终于完成了逻辑闭环。
Step1：同学们将核酸检测的截图提交到网页（并输入合规的学号）
Step2：服务器将文件统一收到某个文件夹下，进行智能识别匹配，将结果写入对应班级的数据库。
Step3：从数据库调出目前的提交情况，反馈到可视化界面和Excel表格（管理员可查看\下载）
Step4：Python实现定时工作并定期删除全部的报告，数据实现阶段更新的大循环。
异常处理
-
首先，我们能够保证学生提交的图片：命名为学号，格式为.jpg。这样一来，python的路径中将不含有中文路径，opencv读取的图片也一定是jpg格式。
-
不论是图片损坏，图片时间识别失败，图片结果识别失败，都有对应的异常处理，可以反馈识别失败和结果存疑这类的异常。
-
项目部署没有问题，可以长期挂载运行python的执行脚本，根据需求安排进程，保证服务器的负载均衡和服务稳定。