# 施工照片翻拍检测

**Repository Path**: ccq/construction_photo_check

## Basic Information

- **Project Name**: 施工照片翻拍检测
- **Description**: 批量检测上传的施工照片，自动识别【翻拍旧图】和【真实现场拍摄】，输出可视化检测报告
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-04-08
- **Last Updated**: 2026-04-10

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 施工照片翻拍检测 Demo（基于PhotoHolmes）
## 项目定位
专门解决：工作人员**翻拍旧照片冒充新现场留证**的问题，利用 PhotoHolmes 的图像伪造/二次成像检测能力，自动筛查违规照片。


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## 完整项目结构
结构极简，新手一眼看懂，所有文件放在同一个文件夹即可：
```
construction_photo_check/       # 项目根文件夹
├── main.py                 # 主程序（双击/运行即可检测）
├── photoholmes             # clone https://github.com/photoholmes/photoholmes 到这个目录
├── config.py               # 配置文件（修改参数用）
├── utils.py                # 工具函数（文件处理、报告生成）
├── requirements.txt        # 依赖安装清单
├── uploaded_photos/        # 【核心】待检测照片放这里
├── results/                # 自动生成检测报告
└── README.md               # 新手使用教程
```

## 使用准备
### 1. 环境要求
- Python 3.10 ~ 3.11

### 2. 安装步骤
1. 下载本项目文件夹，解压
2. 进入项目文件夹
   ```bash
   cd 你的项目路径\construction_photo_check
   ```
3. 创建虚拟环境（避免冲突）
   ```bash
   python -m venv venv
   source venv/bin/activate
   ```
4. 安装依赖
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   cd photoholmes
   pip install -e . 
   ```
5. 下载模型权重（首次运行必做）
   ```bash
   photoholmes download_weights trufor
   # 也可以收工下载 https://www.grip.unina.it/download/prog/TruFor/TruFor_weights.zip，解压到construction_photo_check/photoholmes/src/photoholmes/weights/trufor/trufor.pth.tar
   ```

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## 使用方法
1. **把要检测的施工照片，全部复制到 `uploaded_photos` 文件夹里**
2. 运行主程序
   ```bash
   python main.py
   ```
3. 等待检测完成，查看结果
   - 控制台直接显示：真实拍摄 / 疑似翻拍
   - 打开 `results/detection_report.csv` 查看完整Excel报告

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## 结果说明
| 检测结果 | 含义 | 处理方式 |
|--------|------|----------|
| ✅ 真实现场拍摄 | 正常新拍照片，合规 | 无需处理 |
| ⚠️ 疑似翻拍旧照片 | 二次翻拍，违规 | 人工复核 |

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## 常见问题
1. 运行报错：找不到模型权重
   → 执行命令：`photoholmes download_weights 相关模型`
2. Python版本错误
   → 安装 Python 3.10
3. 检测速度慢
   → 办公电脑CPU正常，耐心等待即可
4. 图片无法检测
   → 图片损坏，重新上传

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## 注意事项
1. 本工具为**辅助检测**，疑似翻拍照片建议人工二次核对
2. 支持格式：JPG、PNG、BMP
3. 检测阈值可在 `config.py` 中调整
```