# Título: Pynovisao ## Autor: Alessandro dos Santos Ferreira ## Autor: Hemerson Pistori ## Resumo: Pacote de Visão Computacional do Inovisão. ## Como Usar - A partir da pasta raiz, execute os seguintes comandos: ``` $ cd src ``` ``` $ python main.py ``` - Uma imagem como a mostrada abaixo deve ser apresentada: ![pynovisao](data/pynovisao.png) ## Outras Opções - Mostra todas as opções disponíveis ``` $ python main.py --help ``` - Executa o programa inicializando o banco de imagens em *../data/soja* ``` $ python main.py --dataset ../data/soja ``` - Executa o programa definindo as classes e suas respectivas cores (X11 color names) ``` $ python main.py --classes "Solo Soja Gramineas FolhasLargas" --colors "Orange SpringGreen RebeccaPurple Snow" ``` ## Como instalar (opção 1, somente linux) ### Linux Você pode instalar utilizando o script de instalação realizando os seguintes passos: - Na pasta raiz do projeto, execute o comando abaixo para ceder a permissão de execução no script de instalação. ``` $ sudo chmod a+x INSTALL.sh ``` - Execute o script de instalação. ``` $ sudo ./INSTALL.sh ``` O script de instalação foi testado na versão 16.04 do Ubuntu. ## Como instalar (opção 2, sem o script) ### Dependências #### Linux Será necessário instalar: - Python 2.7.6 - Opencv 2.7 - tk/tk-dev As bibliotecas necessárias podem ser encontradas no arquivo __requeriments.txt__ na raiz do projeto, utilize o comando __pip__ para instalar. - Instalação do pip: ``` $ sudo apt-get install python-pip ``` - Instale o numpy: ``` $ sudo pip install numpy ``` - Instação das bibliotecas: ``` $ sudo pip install -r requeriments.txt ``` ### Windows - Instale o [Anaconda](http://continuum.io/downloads) que contém todas dependências, inclusive o Python. Basta fazer o download do arquivo .exe e executá-lo. - Opencv 2.7 - python-weka-wrapper ( Classification ) ### Como instalar o OpenCV #### Linux (caso pip não funcione) 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). #### 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). 1. Baixe o [Opencv](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) 2. Extraia os arquivos no local desejado. 3. Vá para a pasta opencv/build/python/2.7. 4. Cipie o arquivo cv2.pyd para C:/Python27/lib/site-packeges. 5. Abra o terminal e digite python para executar o interpretador. 6. Digite: ``` >>> import cv2 >>> print cv2.__version__ ``` ### Como instalar scikit-image e arff (caso pip não funcione) ``` $ sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose python-pip python-networkx libfreetype6-dev $ sudo pip install -U scikit-image ``` Em uma das máquinas em que tentei instalar deu um erro que resolvi rodando o comando abaixo antes de executar a linha acima: ``` $ sudo apt-get build-dep python-matplotlib $ sudo pip install cycler ``` ### Como instalar o tk/tk-dev #### Ubuntu ``` $ sudo apt-get install tk tk-dev ``` 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 ``` Se der erro na reinstalação do matplotlib (depois que desinstalar), tente desinstalar também pelo apt-get: ``` $ sudo apt-get remove python-matplotlib ``` ### Mais informações - http://www.tkdocs.com/tutorial/install.html ### Como instalar o python-weka-wrapper ( Opcional ) #### Ubuntu (caso pip não funcione) 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 ``` 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 ). 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 Windows SDK 7.1 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 - http://pythonhosted.org/python-weka-wrapper/install.html - http://pythonhosted.org/python-weka-wrapper/troubleshooting.html ### Como instalar o caffe ( Opcional ) #### Ubuntu / Windows 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.