Detector de cores em imagens!

Já pensou em mostrar um objeto para a câmera e saber a cor que ele é? Esse projeto trabalha com essa ideia!

O código é escrito em Python3.8.5 e utiliza das bibliotecas scikit-learn e OpenCV para processar imagens, extrair características e treinar um modelo de classificação, utilizando o algoritmo K-Nearest Neighbors, que consegue identificar a cor em predominância na imagem.

De modo geral, as características das imagens são extraídas partindo do histograma de cada um dos canais de cor (R, ou vermelho, G, ou verde e B, ou azul). Com isso um array com todas as saídas de cada um dos histogramas é montado e utiliza-se da Análise de Componentes Principais (PCA) para a extração das características passadas para o treinamento do modelo e também na predição.

Com isso, o modelo consegue reconhecer os padrões dos canais das imagens para classificá-las em 5 diferentes cores:

• Vermelho
• Amarelo
• Verde
• Azul
• Laranja

Como faço para rodar?

Para rodar esse código na sua máquina é simples! Segue o tutorial:

1. Clone esse repositório (ou dê fork e clone!)

   git clone https://github.com/MariaEduardaDeAzevedo/classificador-de-cores.git
   

2. Vá até o diretório clonado...

   cd classificador-de-cores
   

3. Crie um ambiente virtual!

   python3 -m venv env
   

4. Inicie o ambiente vitual...

   source env/bin/activate
   

5. Instale o requirements.txt...

   pip install -r requirements.txt
   

   ou

   pip3 install -r requirements.txt
   

6. Descompacte o arquivo imagens.zip
7. Rode o script open_cam.py

   python3 open_cam.py
   

8. Se divirta!