Perfitt-kiosk-measure NPM

설치

npm i perfitt-kiosk-measure --save

또는

yarn add perfitt-kiosk-measure

사용법

관련 모듈을 import 합니다

import {Listeners, getEvaluator, Engine} from 'perfitt-kiosk-measure'

엔진을 시작합니다.
엔진은 사이즈 측정 프로세스를 실행시킵니다.

const options = {
    debug: true
}

Engine.start(options,(deviceUID, error) => {
    console.log("deviceUID: ", deviceUID)
    if(error){
        console.error(error)
    }else{
        console.log("engine has started")
    }
})

debug 옵션의 경우 실제 카메라를 이용하지 않습니다. 콜백함수의 error 객체의 경우 현재 "kiosk not confirmed" 에러만을 포함합니다. kiosk not confirmed error는 서버에 키오스크 specific information 이 입력되지 않았거나 사용 승인이 나지 않았을 때 발생하므로 이후 키오스크의 사용이 정지되어야합니다. deviceID의 경우, 이후 서버로의 데이터 전송시 무조건 같이 보내주어야하는 정보이므로 어디다 저장해놓고 사용하는 것을 권장합니다.

evaluator 사용
evaluator 객체는 singleton 방식으로 직접 생성하지 않고 getEvaluator() 함수를 통해 가져옵니다. evaluator 객체는 측정값의 유효성 확인 및 실시간 점수 계산/표현에 사용됩니다.

const evaluator = getEvaluator() /// evaluator 객체를 리턴합니다

/*
  먼저 evaluator 객체에 발이 성공적으로 측정되었을 때의 콜백을 지정해줍니다.
*/

evaluator.addSuccessCallback((data, photo) => {
    // data 는 {foot_length: 230.5, foot_width: 103} 형식의 json object 입니다
    // photo 는 blob 형식으로 바로 FormData 객체에 실어주시면 됩니다.

    // 예) 서버에 위 데이터의 전송이 완료되면 다음 페이지로 이동합니다.
})

/*
evaluator 객체는 Listeners 에서 startListening 을 호출해주고 feedRecord 하기 전까지는 어떠한 동작도 하지 않습니다.
*/

Listeners.startListening(async (data) => {
    // data 는 python 프로세스로 부터 받은 측정 데이터가 들어있습니다.
    // 이 데이터를 evaluator 객체에 먹여줘야합니다.
    evaluator.feedRecord(data, (errorMsg) => {
        // 이 콜백의 경우 현재는 '유저가 발을 움직였을 경우'에만 실행됩니다.
        // 에러 메세지 예) '발을 움직이지 마세요'
    })
    const score = await evaluator.getScore()
        // score 는 정수값으로 나옵니다.
        // css 의 percent 값을 이 값으로 업데이트 해주면 됩니다.
    });
});

// 실시간 발 영상의 주소를 가져옵니다.
const url = evaluator.getLiveFeedAddress()
// <img src={url}/>