Este repositorio esta basado en el código "Tensorflow for poets 2" proveído por Google a través de Codelabs a continuación. (https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets-2)
Sin embargo el código ha sido adaptado para cumplir el funcionamiento especifico del proyecto, el cual es identificar la presencia de roya en hojas de planta de café.
Requerimientos técnicos:
- Ubuntu 16 o superior.
- Python 2.7 o superior.
- Tensorflow 1.7 o superior.
- Flask 1.0 o superior.
Para ejecutar el servidor colocal el archivo subirImagen.php en
/var/www/htmly dentro de el comprobar que el puerto coincida con el de la clase app.py ubicado en la raíz del proyecto.
Para arrancar el servidor ejecutar "python app.py en su respecta ubicación".
There are multiple versions of this codelab depending on which version of the tensorflow libraries you plan on using:
- For TensorFlow Lite the new, ground up rewrite targeted at mobile devices use this version of the codelab
- For the more mature TensorFlow Mobile use this version of the codealab.
This repo contains simplified and trimmed down version of tensorflow's example image classification apps.
- The TensorFlow Lite version, in
android/tflite, comes from tensorflow/contrib/lite/. - The Tensorflow Mobile version, in
android/tfmobile, comes from tensorflow/examples/android/.
The scripts directory contains helpers for the codelab. Some of these come from the main TensorFlow repository, and are included here so you can use them without also downloading the main TensorFlow repo (they are not part of the TensorFlow pip installation).