Code Monkey home page Code Monkey logo

ianasolo's Introduction

IAnaSolo

Interpretação de Análises de Solo com uso de Deep Learning

Autores:

Alisson Allebrandt (Creator)
Diego H Schmidt (Creator)
Dalvan Griebler (Mentoring)

Como citar este trabalho

[artigo] Allembrandt, A.; Schmidt, D. H.; Griebler, D.. Simplificando a Interpretação de Laudos de Análise de Solo com Deep Learning em Nuvem. Revista Eletrônica Argentina-Brasil de Tecnologias da Informação e da Comunicação (REABTIC). 1(13), Setrem,2021.

ezgif com-video-to-gif (2)

Este repositório contém 4 projetos distintos, sendo eles:

1 - Interpretador de laudos de análise de solo [PYTHON] -> /ProcessamentoDeImagens
2 - Aplicativo mobile para captura da foto do laudo de análise de solo e envio para interpretação e gravação dos resultados no banco de dados [REACT-NATIVE] -> /appMobile
3 - Api para comunicação do app que se comunca com o interpretador de laudos de análise citado acima, e armazena os resultados em um banco de dados MongoDB [NODE JS] -> /api-node
4 - Auditor feito em Node JS para validar os resultados processados pelo interpretador, e definir o grau de acertos e erros\

Forma de execução do projeto

1 - Interpretador de laudos

Após ter o Python versão 2.7 instalado, será necessário instalar as dependências do projeto por meio do comando pip.

pip install numpy
pip install pytesseract
pip install opencv-python
pip install google-cloud-vision
pip install Pillow

Também será preciso instalar a biblioteca image magic na máquina https://imagemagick.org/script/download.php

-- Qualquer outra dependência que possa vir a faltar pode ser buscada no site https://pypi.org/

Após instalar o python e todas as dependências pode-se rodar o arquivo main.py para realização do processamento de laudos. Para este script são esperados os seguintes parâmetros de entrada:

parm_input_folder_images = Pasta com as imagens de laudos de análise de solo para leitura e interpretação
parm_layout_file = Layout em formato .json do formato do laudo a ser analisado. Exemplo pode ser encontrado no repositório /ProcessamentoDeImagens/layouts/lab_setrem.json
parm_extract_method = full ou default. Full irá tentar extrair informações do cabebalho da análise também. Default, somente os nutrientes químicos.
parm_output_results = Pasta de saída para os resultados em .csv e imagens tratadas e convertidas.
parm_convert_number = True ou False, se estiver como True irá converter o valor do nutriente quimico para decimal.\

2 - Aplicativo mobile em react-native

Instalar o React-Native na máquina: https://reactnative.dev/docs/getting-started
Abrir a pasta do projeto e executar npm install
Depois executar npx react-native run-android

3 - API em Node Js e Auditor

Ter o Node JS instalado na máquina: https://nodejs.org/en/download/
Acessar a pasta do projeto e executar npm install
Executar npm run dev para iniciar o servidor

ianasolo's People

Contributors

dalvangriebler avatar alissonap avatar

Watchers

James Cloos avatar  avatar

Forkers

alissonap

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.