f4nku4n / Recognize-cake

The final project for the course "CS232 - Machine Learning in Computer Vision". This project is made by myself and a great homie - Phạm Chí Thành.

Recognize-cake

Yêu cầu cài đặt

Note: Khuyến khích sử dụng pip để cài dặt

• python3 (>= 3.5)

• matplotlib (version 3.0.3)
  python -m pip install -U matplotlib

• sklearn (version 0.21.2)
  pip install -U scikit-learn nếu sử dụng pip
  conda install scikit-learn nếu sử dụng conda

• joblib (>= 0.11)
  pip install joblib

• numpy (>= 1.11.0)
  python -m pip install numpy

• cv2 (version 4.1.0)
  pip install opencv-python nếu chỉ sử dụng module chính
  pip install opencv-contrib-python nếu muốn sử dụng đầy đủ module, chi tiết xem thêm ở OpenCV documentation

• skimage (version 0.15.0)
  pip install scikit-image nếu sử dụng pip
  conda install -c conda-forge scikit-image nếu sử dụng conda

• os

• scipy (>= 0.17.0) pip install scipy

Hướng dẫn sử dụng

• Tải clone về máy.
• Để chung các mục folder banhmi, cookie, donut, pizza, pretzel, sungbo vào một folder (đặt tên là "train").
• Nếu trong file zip tải về không có file clf_logistic.joblib, clf_svm.joblib hay labels.txt thì:
  Chạy file train-model-svm.py nếu muốn tạo model dự đoán sử dụng thuật toán SVM.
  Chạy file train-model-logistic nếu muốn tạo model dự đoán sử dụng thuật toán Logistic Regression.
• Sau khi đã có model:
  Nếu muốn sử dụng model SVM để dự đoán thì chạy file test-model-svm.py.
  Nếu muốn sử dụng model Logistic Regression để dự đoán thì chạy file test-model-logistic.py.
• Khi chạy model để dự đoán, chương trình sẽ yêu cầu nhập đường dẫn tới ảnh cần dự đoán.
  Ví dụ: C:\Users\FanKuan\Desktop\13.jpg
• Sau khi chạy chương trình, chương trình sẽ trả về bức ảnh chứa loại bánh, tên loại bánh và tên thuật toán đã sử dụng để dự đoán.