Atualizando o README

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......@@ -60,12 +60,12 @@ Pacote de Visão Computacional do Inovisão.
## Como instalar o OpenCV
### Linux
Seguir as instruções disponíveis em [OpenCV-Linux](http://docs.opencv.org/doc/tutorials/introduction/linux_install/linux_install.html#linux-installation). Lí em algum lugar que dá para instalar com o comando abaixo, não testei mas pode funcionar:
```
$ sudo apt-get install python-opencv
```
Seguir as instruções disponíveis em [OpenCV-Linux](http://docs.opencv.org/doc/tutorials/introduction/linux_install/linux_install.html#linux-installation). Lí em algum lugar que dá para instalar com o comando abaixo, não testei mas pode funcionar:
```
$ sudo apt-get install python-opencv
```
Pode ser que seja necessário instalar também uma versão mais antiga do opencv (2.4*) caso apareça um erro com o comando import cv (que sumiu na versão 3.0.0 do opencv). Neste caso, tente seguir estes passos: [Instalando opencv 2.4] (https://sites.google.com/a/computacao.ufcg.edu.br/lvc/aprendizado/opencv).
Pode ser que seja necessário instalar também uma versão mais antiga do opencv (2.4*) caso apareça um erro com o comando import cv (que sumiu na versão 3.0.0 do opencv). Neste caso, tente seguir estes passos: [Instalando opencv 2.4] (https://sites.google.com/a/computacao.ufcg.edu.br/lvc/aprendizado/opencv).
### Windows
- [OpenCV-Python](https://opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/py_setup/py_setup_in_windows/py_setup_in_windows.html#install-opencv-python-in-windows).
......@@ -102,16 +102,16 @@ Pacote de Visão Computacional do Inovisão.
$ sudo apt-get install tk tk-dev
```
Na ocorrência do erro 'cannot import name _tkagg', tentar os seguintes comandos:
Na ocorrência do erro 'cannot import name _tkagg', tentar os seguintes comandos:
```
$ sudo apt-get install tk tk-dev
$ sudo pip uninstall matplotlib
$ sudo pip install matplotlib
```
```
$ sudo apt-get install tk tk-dev
$ sudo pip uninstall matplotlib
$ sudo pip install matplotlib
```
Se der erro na reinstalação do matplotlib (depois que desinstalar), tente desinstalar também pelo apt-get:
$ sudo apt-get remove python-matplotlib
Se der erro na reinstalação do matplotlib (depois que desinstalar), tente desinstalar também pelo apt-get:
$ sudo apt-get remove python-matplotlib
## Mais informações
......@@ -123,55 +123,65 @@ $ sudo apt-get install tk tk-dev
### Ubuntu
Primeiro você precisa compilar os código C/C+ e os módulos Python:
$ sudo apt-get install build-essential python-dev
Agora você pode instalar os vários pacotes que precisamos para instalar o python-weka-wrapper:
$ sudo apt-get install python-pip python-numpy
Os seguintes pacotes são opcionais mas necessários se você deseja uma representação gráfica:
$ sudo apt-get install python-imaging python-matplotlib python-pygraphviz
Instale OpenJDK para obter todos os cabeçalhos que javabridge compila:
$ sudo apt-get install default-jdk
Primeiro você precisa compilar os código C/C+ e os módulos Python:
```
$ sudo apt-get install build-essential python-dev
```
No meu ubuntu 14.04 tive problemas com dependência, acabei instalando o java da oracle seguindo as orientações deste site: [instalando java da oracle](http://askubuntu.com/questions/521145/how-to-install-oracle-java-on-ubuntu-14-04)
Finalmente você pode usar pip para instalar os pacotes Python que não estão disponíveis no repositório:
$ sudo pip install javabridge
$ sudo pip install python-weka-wrapper
Agora você pode instalar os vários pacotes que precisamos para instalar o python-weka-wrapper:
```
$ sudo apt-get install python-pip python-numpy
```
Os seguintes pacotes são opcionais mas necessários se você deseja uma representação gráfica:
```
$ sudo apt-get install python-imaging python-matplotlib python-pygraphviz
```
Instale OpenJDK para obter todos os cabeçalhos que javabridge compila:
```
$ sudo apt-get install default-jdk
```
No meu ubuntu 14.04 tive problemas com dependência, acabei instalando o java da oracle seguindo as orientações deste site: [instalando java da oracle](http://askubuntu.com/questions/521145/how-to-install-oracle-java-on-ubuntu-14-04)
Finalmente você pode usar pip para instalar os pacotes Python que não estão disponíveis no repositório:
```
$ sudo pip install javabridge
$ sudo pip install python-weka-wrapper
```
### Windows
Por favor note: você precisa certificar-se que os bits do seu ambiente é consistente. Isto é, se você instalar uma versão de Python 32-bit você deve instalar um JDK 32-bit e numpy 32-bit ( ou então todos eles devem ser 64-bit ).
Por favor note: você precisa certificar-se que os bits do seu ambiente é consistente. Isto é, se você instalar uma versão de Python 32-bit você deve instalar um JDK 32-bit e numpy 32-bit ( ou então todos eles devem ser 64-bit ).
Realize os seguintes passos:
Realize os seguintes passos:
Instale Python, esteja certo que você checou Add python.exe to path durante a instalação
Adicione os scripts Python eu sua variável de ambiente PATH, por exemplo, :\\Python27\\Scripts
Instale pip com os seguintes passos:
* baixe daqui https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
* instale usando python get-pip.py
Instale numpy
* baixe numpy 1.9.x MKL ( ou superior ) para Python 2.7 (cp27) e sua configuração de bit (32 ou 64 bit)
* instale o arquivo .whl usando pip: pip install numpy-X.Y.Z.whl
Instale .Net 4.0 (se já não estiver instalado)
Instale Python, esteja certo que você checou Add python.exe to path durante a instalação
Adicione os scripts Python eu sua variável de ambiente PATH, por exemplo, :\\Python27\\Scripts
Instale pip com os seguintes passos:
* baixe daqui https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
* instale usando python get-pip.py
Instale Windows SDK 7.1
Instale numpy
* baixe numpy 1.9.x MKL ( ou superior ) para Python 2.7 (cp27) e sua configuração de bit (32 ou 64 bit)
* instale o arquivo .whl usando pip: pip install numpy-X.Y.Z.whl
Abra o prompt de comando do Windows SDK (não o prompt de comando convencional!) e instale javabridge e python-weka-wrapper
> set MSSdk=1
> set DISTUTILS_USE_SDK=1
> pip install javabridge
> pip install python-weka-wrapper
Instale .Net 4.0 (se já não estiver instalado)
Agora você pode executar python-weka-wrapper usando o prompt de comando convencional também.
Instale Windows SDK 7.1
Se você deseja as funcionalidades gráficas você precisa instalar matplotlib também:
* baixe matplotlib para Python 2.7 (cp27) e sua configuração de bit (32 or 64 bit)
* instale o arquivo .whl usando pip: pip install matplotlib-X.Y.Z.whl
Abra o prompt de comando do Windows SDK (não o prompt de comando convencional!) e instale javabridge e python-weka-wrapper
> set MSSdk=1
> set DISTUTILS_USE_SDK=1
> pip install javabridge
> pip install python-weka-wrapper
Agora você pode executar python-weka-wrapper usando o prompt de comando convencional também.
Se você deseja as funcionalidades gráficas você precisa instalar matplotlib também:
* baixe matplotlib para Python 2.7 (cp27) e sua configuração de bit (32 or 64 bit)
* instale o arquivo .whl usando pip: pip install matplotlib-X.Y.Z.whl
## Mais informações
......@@ -181,16 +191,16 @@ $ sudo apt-get install tk tk-dev
## Como instalar o caffe ( Opcional )
Para poder utilizar o classificador CNNCaffe, uma ConvNet baseada na topologia AlexNet, é necessário instalar o software Caffe.
A instalação do software Caffe é mais complexa que as instalações descritas anteriormente e pode ser encontrada detalhada no link abaixo:
- http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
Após realizar a instalação do software Caffe, para realizar a classificação, você precisa realizar o treinamento da sua rede no software, pois não há interface no Pynovisao para o treinamento da ConvNet.
O tutorial para o treinamento pode ser encontrado no link abaixo:
- http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/imagenet.html
Por fim será necessário configurar sua CNNCaffe.
Para os campos ModelDef, ModelWeights e MeanImage, você deverá fornecer os caminhos relativos ao seu treinamento realizado no passo anterior.
Para o campo LabelsFile você deve fornecer o caminho de um arquivo que descrava nominalmente as classes na ordem 0, 1, ..., n-1, onde n é o número de classes que você treinou.
Um arquivo de exemplo pode ser encontrado em examples/labels.txt.
Para poder utilizar o classificador CNNCaffe, uma ConvNet baseada na topologia AlexNet, é necessário instalar o software Caffe.
A instalação do software Caffe é mais complexa que as instalações descritas anteriormente e pode ser encontrada detalhada no link abaixo:
- http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
Após realizar a instalação do software Caffe, para realizar a classificação, você precisa realizar o treinamento da sua rede no software, pois não há interface no Pynovisao para o treinamento da ConvNet.
O tutorial para o treinamento pode ser encontrado no link abaixo:
- http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/imagenet.html
Por fim será necessário configurar sua CNNCaffe.
Para os campos ModelDef, ModelWeights e MeanImage, você deverá fornecer os caminhos relativos ao seu treinamento realizado no passo anterior.
Para o campo LabelsFile você deve fornecer o caminho de um arquivo que descrava nominalmente as classes na ordem 0, 1, ..., n-1, onde n é o número de classes que você treinou.
Um arquivo de exemplo pode ser encontrado em examples/labels.txt.
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