Este código representa el sitio web, una vez que se crea y entrena el modelo de inteligencia artificial con Python y Tensorflow, el cual es exportado a los archivos "json" y "bin". Puede utilizarse en el celular, solo apunta la cámara algunos objetos que quieres clasificar (puede ser una imagen de la computadora, una foto, o uno de verdad), y obtendras el resultado. Todo lo hace en el explorador utilizando Tensorflow.js.
Descargalo en tu computadora (donde tu quieras) ya que vas a utilizarlo localmente, no te preocupes la verdad por el peso del detector. Todo el entrenamiento fue hecho en google colab y ya hemos hecho ese trabajo para ti, aqui vas a encontrar nuestra web con la cual vas a poder utilizarlo.
Este proyecto utiliza un modelo de Tensorflow.js, el cual para cargarse requiere que el acceso sea por medio de http/https. Para eso puedes usar cualquier servidor, pero aquí hay una forma de hacerlo:
- Descarga Python en tu computadora
- Abre una línea de comandos o terminal
- Navega hasta la carpeta donde descargaste el repositorio
- Ejecuta el comando python -m http.server 8000
- Abre un explorador y ve a http://localhost:8000
Si quieres abrirlo en tu celular, no se puede solo poner la IP local de tu computadora y el puerto, ya que para usar la cámara se requiere HTTPS. Puedes hacer un túnel de HTTPS siguiendo los siguientes pasos
- Descarga ngrok en tu computadora, y descomprímelo
- Abre una línea de comandos o terminal
- Navega hasta la carpeta donde descargaste ngrok
- Ejecuta el comando ngrok http 8000
- Es importante tener ambos activos: El servidor de python, y el túnel de ngrok
- En la línea de comandos aparecerá un enlace HTTPS. Puedes entrar ahí con tu celular, no importa si no estás en la red local.
- El túnel expira después de 2 horas aproximadamente, en dado caso solo reinicias ngrok
- Abre un explorador en tu celular y ve al enlace HTTPS indicado
Puedes dar clic en el botón de "Cambiar camara" para utilizar la cámara delantera o trasera del celular. Solo apunta la cámara a un objeto por ejemplo una botella PET, y abajo te aparecerá la predicción. Tampoco es el clasificador del futuro entonces si no clasifica perfecto, entiendan de que hemos trabajado con un rango del 70 a 85% de acierto. (Con solo 5 epocas)
- Stefano Madueño stefanoml128@gmail.com 🚀
- Joselin Rivas vicmarrivas20@gmail.com 🚀
- Johana Herrera johanarosicelaherreraperez@gmail.com 🚀