Merge branch 'refs/heads/master' into develop

app/core/config.py

@@ -30,14 +30,14 @@ else:
     CATEGORY_PATH = "app/service/attribute/config/descriptor/category/category_dis.csv"
     # FACE_CLASSIFIER = 'app/service/generate_image/utils/haarcascade_frontalface_alt.xml'
 
-# RABBITMQ_ENV = ""  # 生产环境
+RABBITMQ_ENV = ""  # 生产环境
 # RABBITMQ_ENV = "-dev"  # 开发环境
-RABBITMQ_ENV = "-local"  # 本地测试环境
+# RABBITMQ_ENV = "-local"  # 本地测试环境
 
 settings = Settings()
 
 # minio 配置
-MINIO_URL = "www.minio.aida.com.hk:9000"
+MINIO_URL = "www.minio.aida.com.hk:12024"
 MINIO_ACCESS = 'vXKFLSJkYeEq2DrSZvkB'
 MINIO_SECRET = 'uKTZT3x7C43WvPN9QTc99DiRkwddWZrG9Uh3JVlR'
 MINIO_SECURE = True

app/service/generate_image/utils/adjust_contrast.py

@@ -1,13 +1,14 @@
 import cv2
 
-
 def adjust_contrast(image, alpha=1.5, beta=-60):
     """
     调整图像的对比度和亮度。
+
     参数:
     image_path (numpy): 图像的路径。
     alpha (float): 控制对比度的系数。alpha > 1 增加对比度，alpha < 1 减少对比度。
     beta (int): 用于调整亮度的值，可以是正或负。
+
     返回:
     adjusted_image (ndarray): 调整对比度后的图像。
     """
@@ -18,13 +19,13 @@ def adjust_contrast(image, alpha=1.5, beta=-60):
 
 # 使用示例
 if __name__ == "__main__":
-    image = cv2.imread('output_6.png')  # 替换为你的图片路径
+    image = cv2.imread('output_6.png') # 替换为你的图片路径
     img_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 
-    alpha = 1.5  # 对比度系数，大于1增加对比度
+    alpha = 1.5 # 对比度系数，大于1增加对比度
     beta = -60  # 亮度调整，这里设置为0，不改变亮度
 
     # 调整图像对比度
     result_image = adjust_contrast(image, alpha, beta)
-    # 可以选择保存调整后的图像
-    cv2.imwrite('adjusted_image.jpg', result_image)  # 保存调整后的图片
+        # 可以选择保存调整后的图像
+    cv2.imwrite('adjusted_image.jpg', result_image)  # 保存调整后的图片

app/service/generate_image/utils/image_processing.py

@@ -214,7 +214,6 @@ def stain_detection(image, user_id, category, tasks_id, spot_size=100):
         logger.info("中心区域存在连续的纯白区域")
         is_pure_white = True
     else:
-        logger.info("中心区域不存在连续的纯白区域")
         is_pure_white = False
 
     if is_pure_white: