Phytoliths recognition system

Este proyecto contiene un sistema de reconocimiento automático de fitolitos y un etiquetador de los mismos.

Prerrequisitos

Los prerrequisitos necesarios para poder instalar las aplicaciones realizadas en este proyecto son:

• Windows o Linux.
• Google Chrome.
• Anaconda.
• La ultima release de este proyecto o repositorio.

Instalación

Debemos de seguir los dos siguientes pasos para para poder ejecutar las aplicaciones:

1. Instalación de Ipython File Upload

Ipython File Upload es la extensión que nos permitirá subir imágenes al etiquetador. Para instalarlo con pip, seguimos los siguientes pasos:

pip install --user fileupload
jupyter nbextension install --py --user fileupload
jupyter nbextension enable --py --user fileupload

2. Instalación de Jupyter Dashboards

Jupyter Dashboards es la extensión que nos permitirá mostrar el etiquetador con una mejor experiencia de usuario. Para instalarlo con pip, seguimos los siguientes pasos:

pip install --user jupyter_dashboards
jupyter dashboards quick-setup --user
jupyter nbextension enable jupyter_dashboards --py

Otras librerías

El resto de librerías se pueden instalar mediante las herramientas pip o conda:

• scikit-learn
• scikit-image
• Matplotlib
• numpy
• traitlets
• ipywidgets
• Pillow

Uso del etiquetador

Una vez completados satisfactoriamente los pasos anteriores, ejecutamos la aplicación Jupyter Notebook. Y desde esta aplicación, abrimos el notebook Image_Labeler.ipynb, en la carpeta code/notebooks dentro de la carpeta de este proyecto. Con el notebook ya abierto, tendremos que navegar por la barra de navegación de este para llevar a cabo los dos siguientes pasos:

1. Ejecutar todas las celdas del notebook Image_Labeler.ipynb en la carpeta code/notebooks. Para ello, navegamos por Cell y clicamos en Run All.

2. Activar Dashboard Preview. Para ello, navegamos por View y clicamos en Dashboard Preview.

Ya tenemos listo el etiquetador de fitolitos para su funcionamiento.

Sistema de reconocimiento automático de fitolitos

Los pasos anteriores son también aplicables para este notebook. En este caso, su nombre es Phytoliths_Recognition_UI.ipynb, en la carpeta code/notebooks.

Documentación

Este repositorio forma parte del trabajo fin de grado de ingeniería informática desarrollado para la Universidad de Burgos (UBU). Para obtener información más detallada sobre el proyecto, véase la memoria y anexos del proyecto.

Autores

• Jaime Sagüillo Revilla

Tutores:

• D. Álvar Arnaiz González
• Dr. José Francisco Diez Pastor
• D.ª Virginia Ahedo García

Licencia

BSD 3-Clause License

Copyright (c) 2017, Jaime Sagüillo All rights reserved.