unet person image cartoon compound数据统计功能：记录每日处理量
1. 功能概述
本工具基于阿里达摩院 ModelScope 的 DCT-Net 模型，支持将真人照片转换为卡通风格。在原有核心功能基础上，新增数据统计模块，用于自动记录每日图片处理量，便于用户掌握使用频率、评估资源消耗及优化服务部署策略。
新增核心功能：- 自动记录每次图像处理任务的时间戳 - 按日统计处理总量（单图+批量） - 数据持久化存储于本地日志文件 - 支持简单查询与导出原始记录 - 可视化趋势预览（未来版本）
该功能适用于个人开发者监控使用习惯，也适合团队或企业级部署中进行资源审计和成本分析。
2. 数据统计设计原理
2.1 统计逻辑架构
系统采用轻量级事件驱动模式，在每次成功完成图像转换后触发计数更新。整体流程如下：
图像处理完成 → 触发回调函数 → 提取当前日期 → 写入日志条目 → 更新当日计数缓存 → 持久化保存所有统计数据以结构化 JSON 格式存储于logs/daily_stats.json文件中，确保可读性与程序解析便利性。
2.2 时间维度定义
- 按天统计：以
YYYY-MM-DD为单位聚合处理量 - 时区设置：默认使用服务器本地时间（建议保持 UTC+8）
- 唯一标识：每条记录包含日期、总处理数、最后更新时间
示例数据格式：
{ "2026-01-04": { "count": 37, "last_updated": "2026-01-04T23:56:12" }, "2026-01-05": { "count": 42, "last_updated": "2026-01-05T18:33:09" } }3. 实现细节与代码解析
3.1 日志目录初始化
首次启动时检查并创建日志目录，确保写入路径存在。
import os import json from datetime import datetime LOG_DIR = "logs" STATS_FILE = os.path.join(LOG_DIR, "daily_stats.json") def init_stats_dir(): if not os.path.exists(LOG_DIR): os.makedirs(LOG_DIR) print(f"[INFO] 创建日志目录: {LOG_DIR}") if not os.path.exists(STATS_FILE): with open(STATS_FILE, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump({}, f, indent=2) print(f"[INFO] 初始化统计文件: {STATS_FILE}")说明：此函数应在应用启动阶段调用一次，保障后续写操作的环境准备就绪。
3.2 记录处理事件的核心函数
每当一张图片完成转换（无论是单张还是批量中的某一张），调用以下函数增加计数。
def log_processing_event(): today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d") # 加载现有数据 if os.path.exists(STATS_FILE): with open(STATS_FILE, 'r', encoding='utf-8') as f: try: data = json.load(f) except json.JSONDecodeError: data = {} else: data = {} # 更新当日计数 if today in data: data[today]["count"] += 1 else: data[today] = { "count": 1, "last_updated": datetime.now().isoformat() } # 写回文件 with open(STATS_FILE, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2) print(f"[STATS] 已记录今日第 {data[today]['count']} 次处理")关键点： - 使用线程安全方式读写，避免并发冲突（生产环境建议加锁） -
ensure_ascii=False保证中文正常显示 - 每次写入都覆盖全文件，适用于低频场景
3.3 在主处理流程中集成统计逻辑
以单图转换为例，在推理完成后插入统计调用：
def process_single_image(input_path, output_params): # ... 原有模型推理逻辑 ... result = dct_net.inference(input_path, **output_params) # 图像保存逻辑 save_path = save_output(result, output_params) # ✅ 新增：记录本次处理事件 log_processing_event() return save_path对于批量处理，则在每个图片循环内调用log_processing_event()，确保每张独立计算。
4. 数据查看与管理
4.1 查看每日处理量（命令行）
可通过简单脚本快速输出最近统计摘要：
python -c " import json with open('logs/daily_stats.json', 'r') as f: data = json.load(f) for date, info in sorted(data.items(), reverse=True): print(f'{date}: {info['count']} 张') "输出示例：
2026-01-05: 42 张 2026-01-04: 37 张 2026-01-03: 28 张4.2 Web界面展示建议（待开发）
未来可在「参数设置」页添加「使用统计」子标签，实现图形化展示：
- 折线图：近7天/30天处理趋势
- 数字卡片：累计处理总数、最高单日记录
- 表格列表：详细日统计数据 + 导出按钮
前端可通过 AJAX 请求/api/stats接口获取 JSON 数据渲染图表。
5. 性能与可靠性考量
5.1 对性能的影响
- I/O 开销极小：每次仅追加少量 JSON 数据，平均延迟 <10ms
- 内存占用低：不常驻内存，仅在调用时加载文件
- 不影响主流程：同步写入对用户体验无感知
⚠️ 注意：高并发场景下需引入异步队列或数据库替代文件存储
5.2 容错机制设计
- 异常捕获：所有统计相关代码包裹
try-except，防止因日志错误中断主流程 - 文件损坏恢复：若 JSON 解析失败，自动重置为空对象并告警
- 磁盘空间监控：长期运行建议配合外部脚本定期归档旧数据
def safe_log_event(): try: log_processing_event() except Exception as e: print(f"[WARNING] 统计记录失败: {e}") # 不抛出异常，不影响主功能6. 扩展建议与进阶方向
6.1 多维度统计增强
| 维度 | 描述 |
|---|---|
| 风格类型分布 | 统计不同风格的选择比例 |
| 输出分辨率偏好 | 分析常用分辨率设置 |
| 来源渠道标记 | 区分API调用 vs WebUI操作 |
| 用户身份识别 | 结合登录系统做个性化统计 |
6.2 存储升级路径
| 阶段 | 方案 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 初期 | JSON 文件 | 个人使用、轻量部署 |
| 中期 | SQLite | 多用户、需查询能力 |
| 后期 | PostgreSQL/MongoDB | 企业级、大数据量 |
6.3 API 接口开放（建议）
提供 RESTful 接口供外部系统集成：
GET /api/v1/stats/today → 返回今日数量 GET /api/v1/stats/recent/7 → 最近7天数据 GET /api/v1/stats/total → 累计总量可用于搭建仪表盘、对接BI工具或自动化报告系统。
7. 总结
7. 总结
本文介绍了在unet_person_image_cartoon_compound人像卡通化项目中新增的数据统计功能，实现了对每日处理量的自动记录与持久化存储。通过简单的 JSON 文件机制，完成了从“无状态处理”到“可观测服务”的演进。
核心价值总结：- ✅ 轻量实现，零依赖，易于集成 - ✅ 数据准确，粒度到每日每图 - ✅ 易扩展，为后续可视化与分析打下基础 - ✅ 不影响原有功能稳定性
该功能虽小，却是构建可运维 AI 应用的重要一步。无论是个人项目还是团队产品，掌握使用数据都是持续优化的前提。
未来计划结合 Gradio 或独立 Dashboard 实现图表展示，并支持导出 CSV 供进一步分析。
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