Click here for english readme file.
Flavia ve Swedish verisetleri kullanılarak yaprak tanıma uygulaması yapılması amaçlanmıştır. Sınıflandırma yöntemi olarak k-NN ve SVM algoritmaları kullanılmıştır.
Öncelikle canny algoritması kullanılarak resmin kenar noktaları elde edildi.
Kenar noktaları elde edilen resimden çeşitli öznitelikler çıkartıldı;
1- Yaprağın eninin boyuna oranı
2- Yaprağın çevresinin boyu ile eninin toplamına oranı
3- Yaprağın alanının boyu ile eninin çarpımına oranı
4- Yaprağın çapının, çevre noktalarının ağırlık merkezine olan maksimum ve mininmum uzaklıklarının toplamına oranı
5- Yaprağın birbirine olan en uzak iki noktasının, ağırlık merkezine olan uzaklıkları oranı
6- 256 adet LBP özniteliğinin ilk 50 tanesi.
Txt dosyasına kayıt edilen özniteliklerin görüntüsü:
Confusion matrisi:
Projeyi indirip zipten çıkardıktan sonra Android Studio IDE'sine girip projenin dizinine girip çalıştırmalısınız. Çalıştırdıktan sonra telefonunuza yüklenen programın dosyalarınıza erişmesine izin vermelisiniz.
En altta görülen üç sekmeden ilki olan localde sınıflandırma işleminde sağ alttaki kamera tuşuna basarak ister fotoğraf çekin, ister galerinizden bir yaprak görüntüsünü sınıflandırabilirsiniz. Server ile sınıflandırma yapmak isterseniz server'ın açık olması gerekir. Server Kodları için tıklayın
Projede değişiklik yapmak isterseniz, lütfen ilk önce tartışma bölümü açın.
Projeyi yapanlar : Onur Çelebi , Cem Ergin , Ayça Badem