Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,250 @@
+from flask import Flask, request, jsonify
+from flask_cors import CORS
+import base64
+import secrets
+import os
+from deepface import DeepFace
+import cv2
+import numpy as np
+from pymongo import MongoClient
+app = Flask(__name__)
+CORS(app)
+
+# ========================
+# KẾT NỐI MONGODB
+# ========================
+mongo_uri = "mongodb+srv://huyh01480_db_user:zxvAwzAhr8yk3lWe@cluster0.n8pboqq.mongodb.net/?retryWrites=true&w=majority&appName=Cluster0"
+client = MongoClient(mongo_uri)
+
+db = client["userdb"]           # database
+users_col = db["users"]         # collection tương đương bảng user
+
+
+# ========================
+# REGISTER USER
+# ========================
+
+
+from deepface import DeepFace
+import cv2
+import numpy as np
+import base64
+
+@app.route('/api/register', methods=['POST'])
+def register():
+    data = request.json
+
+    username = data.get('username')
+    password = data.get('password')
+    img_data = data.get('img')
+    
+    fullName = data.get('fullName')
+    email = data.get('email')
+    phone = data.get('phone')
+    gender = data.get('gender')
+
+    # Kiểm tra dữ liệu bắt buộc
+    if not username or not password or not img_data:
+        return jsonify({'error': 'username, password và ảnh là bắt buộc'}), 400
+
+    img_str = img_data.split(",")[1] if "," in img_data else img_data
+
+    # Kiểm tra Base64 hợp lệ
+    try:
+        decoded = base64.b64decode(img_str)
+    except Exception:
+        return jsonify({'error': 'Ảnh không hợp lệ, phải là Base64'}), 400
+
+    # Chuyển base64 → ảnh OpenCV
+    try:
+        nparr = np.frombuffer(decoded, np.uint8)
+        img = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
+
+        if img is None:
+            return jsonify({'error': 'Ảnh không thể đọc được'}), 400
+
+    except Exception:
+        return jsonify({'error': 'Không thể xử lý ảnh'}), 400
+
+    # ===== KIỂM TRA ẢNH CÓ MẶT KHÔNG =====
+    try:
+        DeepFace.extract_faces(img, enforce_detection=True)
+    except Exception:
+        return jsonify({'error': 'Ảnh không có khuôn mặt hợp lệ'}), 400
+
+    try:
+        # Kiểm tra username trùng
+        existing_user = users_col.find_one({"userName": username})
+        if existing_user:
+            return jsonify({'error': 'Tên người dùng đã tồn tại'}), 409
+
+        # Dữ liệu người dùng chỉ gồm các trường yêu cầu
+        user_info = {
+            "userName": username,
+            "password": password,
+            "img": img_str,
+            "fullName": fullName,
+            "email": email,
+            "phone": phone,
+            "gender": gender,
+        }
+
+        # Lưu vào MongoDB
+        users_col.insert_one(user_info)
+
+        return jsonify({'message': 'Đăng ký thành công!', 'user': username}), 201
+
+    except Exception as e:
+        return jsonify({'error': str(e)}), 500
+# LOGIN + KIỂM TRA KHUÔN MẶT
+# ========================
+@app.route('/api/login', methods=['POST'])
+def login():
+    data = request.json
+    username = data.get('username')
+    password = data.get('password')
+    img_data = data.get('img')
+
+    if not username or not password or not img_data:
+        return jsonify({'error': 'username, password và ảnh là bắt buộc'}), 400
+
+    img_str = img_data.split(",")[1] if "," in img_data else img_data
+
+    try:
+        # Lấy user từ MongoDB
+        user = users_col.find_one({"userName": username, "password": password})
+
+        if not user:
+            return jsonify({'error': 'Username hoặc password sai'}), 401
+
+        # Base64 → ảnh
+        nparr_input = np.frombuffer(base64.b64decode(img_str), np.uint8)
+        img_input = cv2.imdecode(nparr_input, cv2.IMREAD_COLOR)
+
+        nparr_db = np.frombuffer(base64.b64decode(user['img']), np.uint8)
+        img_db = cv2.imdecode(nparr_db, cv2.IMREAD_COLOR)
+
+        # So sánh mặt
+        try:
+            result = DeepFace.verify(img_input, img_db, enforce_detection=True)
+        except Exception as e:
+            return jsonify({'error': f'Lỗi khi nhận diện khuôn mặt: {e}'}), 400
+
+        # Tính %
+        distance = result.get("distance", 1)
+        similarity = max(0, (1 - distance)) * 100
+        similarity = round(similarity, 2)
+
+        if result['verified']:
+            token = secrets.token_hex(16)
+
+            # Xóa _id vì không serializable
+            user_info = {
+                "userName": user.get("userName"),
+                "fullName": user.get("fullName"),
+                "email": user.get("email"),
+                "phone": user.get("phone"),
+                "gender": user.get("gender"),
+                "img": user.get("img")
+            }
+
+            return jsonify({
+                'message': 'Login thành công!',
+                'token': token,
+                'similarity': similarity,
+                'user': user_info
+            })
+        else:
+            return jsonify({
+                'error': 'Khuôn mặt không trùng khớp',
+                'similarity': similarity
+            }), 401
+
+    except Exception as e:
+        return jsonify({'error': str(e)}), 500
+
+# ========================
+# PHÂN TÍCH KHUÔN MẶT
+# ========================
+def convert_numpy(obj):
+    if isinstance(obj, dict):
+        return {k: convert_numpy(v) for k, v in obj.items()}
+    elif isinstance(obj, list):
+        return [convert_numpy(i) for i in obj]
+    elif isinstance(obj, (np.float32, np.float64)):
+        return float(obj)
+    elif isinstance(obj, (np.int32, np.int64)):
+        return int(obj)
+    else:
+        return obj
+
+@app.route('/api/analyze', methods=['POST'])
+def analyze_face():
+    data = request.json
+    img_data = data.get('img')
+
+    if not img_data:
+        return jsonify({'error': 'Ảnh là bắt buộc'}), 400
+
+    img_str = img_data.split(",")[1] if "," in img_data else img_data
+
+    try:
+        nparr = np.frombuffer(base64.b64decode(img_str), np.uint8)
+        img = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
+
+        result = DeepFace.analyze(img, actions=['age','gender','emotion','race'], enforce_detection=True)
+        result = convert_numpy(result)
+
+        return jsonify({'result': result})
+
+    except Exception as e:
+        return jsonify({'error': f'Lỗi khi phân tích khuôn mặt: {e}'}), 400
+
+@app.route('/api/compare', methods=['POST'])
+def compare_faces():
+    data = request.json
+    img1_data = data.get("img1")
+    img2_data = data.get("img2")
+
+    if not img1_data or not img2_data:
+        return jsonify({'error': 'Cần 2 ảnh base64 để so sánh'}), 400
+
+    # Tách phần base64 (nếu có prefix data:image/png;base64,)
+    img1_str = img1_data.split(",")[1] if "," in img1_data else img1_data
+    img2_str = img2_data.split(",")[1] if "," in img2_data else img2_data
+
+    try:
+        # Base64 → OpenCV image
+        nparr1 = np.frombuffer(base64.b64decode(img1_str), np.uint8)
+        img1 = cv2.imdecode(nparr1, cv2.IMREAD_COLOR)
+
+        nparr2 = np.frombuffer(base64.b64decode(img2_str), np.uint8)
+        img2 = cv2.imdecode(nparr2, cv2.IMREAD_COLOR)
+
+        # So sánh khuôn mặt bằng DeepFace
+        try:
+            result = DeepFace.verify(img1, img2, enforce_detection=True)
+        except Exception as e:
+            return jsonify({'error': f'Lỗi nhận diện: {e}'}), 400
+
+        # Tính phần trăm giống nhau
+        distance = result.get("distance", 1)
+        similarity = max(0, (1 - distance)) * 100
+        similarity = round(similarity, 2)
+
+        return jsonify({
+            "verified": result.get("verified", False),
+            "distance": distance,
+            "similarity": similarity
+        })
+
+    except Exception as e:
+        return jsonify({'error': str(e)}), 500
+
+# ========================
+# RUN
+# ========================
+
+if __name__ == '__main__':
+    port = int(os.environ.get("PORT", 7860))
+    app.run(host='0.0.0.0', port=port, debug=True)