fitpin_backend_ar

핏핀 AR 백엔드

API 사용법

요청 메인 URL: https://fitpin.kro.kr/ar-api

예시 /bodymea/ = https://fitpin.kro.kr/ar-api/bodymea/

• 모든 요청은 multipart/form-data 데이터로 요청합니다.

• 요청시 반드시 URL 끝에 / 붙어야 합니다

  https://fitpin.kro.kr/ar-api/bodymea (x)
  https://fitpin.kro.kr/ar-api/bodymea/ (o)

API 테스트 해보기: https://fitpin.kro.kr/ar-api/docs

API 목록

[POST] /bodymea/: 사진을 분석하여 체형을 측정 합니다

요청

• Header

  • Content-Type: multipart/form-data

• Body

  • anaFile: File - 체형을 분석할 파일 (바이너리)
  • personKey: Float - 사용자 키(cm)

정상응답 (code: 200)

• Content-Type: application/json

{
    "fileName": "2c49f715-67b8-40ec-86a2-b9d3e2875923.jpg", //저장된 파일 명
    "result": {
        "armSize": 58.37, // 팔 길이
        "shoulderSize": 32.64, // 어께 너비
        "bodySize": 52.63, // 몸길이
        "legSize": 63.82 // 다리 길이
    }
}

오류응답 (code: 500)

• Content-Type: application/json

{ "detail": "오류 메시지" }

• 오류 메시지
  • not_detection: 사람 감지 안됨
  • many_detection: 여러 사람 감지됨
  • keypoint_err: 키포인트 검출실패
  • not_image: 이미지가 아님

[POST] /try-on/: 채형 사진과 의류 이미지가 합성된 이미지를 리턴합니다.

해당 API 요청은 IDM-VTON-FastAPI 서버, 또는 Huggingface API 로 리다이렉트 되어 요청을 처리합니다

요청

• Header

  • Content-Type: multipart/form-data

• Body

  • clothesImg: File - 의류사진 (바이너리)

  • bodyFileName: str - AR 서버에 저장된 체형파일 명

  • category: str - 의류 종류 (아래 값만 허용)

    상의 | 하의 | 드레스
    

  • is_checked: bool = 기본값(True) - Use auto-generated mask 설정

  • is_checked_crop: bool = 기본값(True) - 크롭 사용

  • denoise_steps: int = 기본값(30) - 노이즈 재거 단계

  • seed: int = 기본값(42) - 랜덤시드

정상응답 (code: 200)

• Content-Type: image/png

합성된 이미지 파일 리턴 (바이너리)

오류응답 (code: 500)

• Content-Type: application/json

{ "detail": "오류 메시지" }

• 오류 메시지

  정의된 오류는 없음

[POST] /clothesmea/: 오프라인 의류 측정을 진행합니다.

요청

• Header

  • Content-Type: multipart/form-data

• Body

  • clothesImg: File - 누끼 따진 의류 이미지 (바이너리)

  • clothesType: String - 의류 타입 (아래 값 만 허용)

    반팔 |  긴팔 | 반팔 아우터 | 긴팔 아우터 | 조끼 | 슬링 | 반바지 | 긴바지 | 치마 | 반팔 원피스 | 긴팔 원피스 | 조끼 원피스 | 슬링 원피스
    

정상응답 (code: 200)

• Content-Type: image/png

측정된 의류 이미지 반환

오류응답 (code: 500)

• Content-Type: application/json

{ "detail": "오류 메시지" }

• 오류 메시지
  • not_image: 이미지가 아님
  • not_detection_card: 사진에 카드를 감지하지 못함

[POST] /getnukki/: 의류 이미지에 누끼를 땁니다.

관리자 기능

요청

• Header

  • Content-Type: multipart/form-data

• Body

  • clothesImg: File - 누끼 따려는 이미지

정상응답 (code: 200)

• Content-Type: image/png

합성된 이미지 파일 리턴 (바이너리)

오류응답 (code: 500)

• Content-Type: application/json

{ "detail": "오류 메시지" }

• 오류 메시지

  정의된 오류는 없음

Development Guide

ClothesMEA 의류 추가

현재는 긴팔, 긴바지, 반팔 밖에 못함

1. CustumTypes.py 하단에 해당 의류의 측정 부위 추가

   변수명 = Literal["허리단면", "밑위", "엉덩이단면", "허벅지단면", "총장", "밑단단면"]
   """실측 타입 명시"""

2. ClothesMEA.py 하단 LIST_KEY_POINTS에 측정 부위별 키포인트를 명시

   측정 부위는 해당링크 또는 테스트를 진행해서 조사

   • 키 값은 CustumTypes.py 에 명시해둔 maskKeyPointsType 안에 포함된 값이여야 함

     "반바지": dict[1번과정에서 설정한 변수, tuple](
         {
             "부위": (0, 2),
         }
     ),

3. 추가적으로 tuple 관련 애러가 뜬다면 COLOR_MAP 변수가 부족한 거

   • 원하는 색상 검색해서 추가 하기 (B, G, R)

     COLOR_MAP = (
         (181, 253, 120),
         (154, 153, 253),
         (221, 153, 0),
         (247, 247, 244),
         (250, 65, 137),
         (2, 78, 235),
         ...원하는거 추가
     )

빌드 및 테스트

모델파일 다운로드

• .gitattributes 를 제외한 모든 파일을 src/model에 넣기

Docker 사용

docker run -it --name fitpin -p 80:80 ghcr.io/fit-pin/fitpin-ar-backend

개발환경

개발 언어 및 프레임워크

• Python 3.12.4
• FastAPI
• Pytorch
• OpenCV