Fala galera, tudo beleza ?

Nesse post eu trago para vocês um script que desenvolvi em Python, estudando Machine Learning(Aprendizado de máquina). Esse é um exemplo de classificação de imagens que é possível através do treinamento do script para ser capaz de classificar a imagem passada com base em algumas que ele foi treinado.

No script é passada as imagens dos escudos de alguns times de futebol, e então ele é treinado para reconhecer essas imagens e classificar outras imagens dizendo que qual dessas “categorias” ela faz parte.

Ao inserir uma outra imagem de um time dos que o script foi treinado à reconhecer, ele reconhece, classifica aquela imagem com a de algum dos times e então exibe a imagem base que ele previu(treinada), a que foi passada pra ele classificar e a porcentagem de precisão dessa classificação.

Para utilizar é só clonar o projeto na minha conta do Github, ou baixa-lo zipado clicando aqui, acessar no terminal, ou prompt de comando, a pasta onde se encontra o projeto e executar o seguinte comando:

$ python3 main.py

 

Se vocês quiserem testar com uma outra imagem, é só alterar as linhas:

  • 12 – Alterar o nome da variável e o path(caminho) da imagem à ser testada.
  • 20 – Alterar para fazer o resize da imagem passada na linha 12.
  • 50 – Alterar para a nova imagem à ser redimensionada (linha 20).

 

Módulos Python utilizados:

  • OpenCV – Para manipular e exibir as imagens.
  • NumPy – Para manipular os arrays de pixels das imagens.
  • Scikit-learn – Para fazer o treinamento e predição das imagens.

Linguagem utilizada:

Link do projeto no Github:

 

Espero que tenham gostado e até a próxima!


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