gonzafernan / fruit-classifier

Clasificador de imagenes de bananas, naranjas y limones por medio de algoritmos de aprendizaje K-nn y K-means. Procesado de imágenes con SciKit y OpenCV.

Trabajo Final Inteligencia Artificial I -año 2018: Visión Artificial

Ejecución

El modo de ejecución del proyecto es mediante ejecución de archivos python. La versión de python necesaria es 3.6.

El modo de ejecución varía según si se dispone de la base de datos o no:

Ejecución con base de datos

En consola, la ejecución es como sigue:

• Para analizar la base de datos:

python data.py

Con lo que se genera un archivo data.pkl con la información de la base de datos ya analizada. De aquí en adelante es necesario elegir con que algoritmo se desea continuar.

• Si se desea resolver el problema mediante algoritmo K-nn (K-nearest

neighbors), se procede con:

python resolution_k-nn.py

• Si se desea resolver el problema mediante algoritmo K-means, se procede con:

python training_k-means.py
python test.py

Donde training_k-means.py genera un archivo means.pkl con los means para cada clase finales.

Ejecución sin base de datos

Es posible ejecutar el proyecto sin disponer de la base de datos (que no está disponible en el repositorio). Para ésto los archivos con formato .pkl están presentes y solo es necesario ejecutar:

python resolution_k-nn.py

Para resolver el problema con K-nn, o de lo contrario:

python test.py

Para resolver el problema mediante algoritmo K-means.