def main(self):
trainingSet = []
data = []
trainingSet = knn.cargarDataset('dataset.csv')
input(
"Se finalizo la carga de dataset, presione ENTER para continuar... : "
)
ruta = 'C:/Users/Paul/Desktop/OCR/ocrD/test/'
ruta += input("Ingresa el nombre de la imagen: ")
data = knn.obtenerCaract(self, ruta)
k = int(input("Ingresa el numero K: "))
resultado = knn.getResponse(knn.getNeighbors(trainingSet, data, k))
print("\n La imagen es un: " + str(resultado))
del trainingSet[:]
def main(self):
global trainingSet
data = []
knn.cargarDataset('dataset2.csv')
input(
Fore.BLACK +
" Se finalizo la carga de dataset, presione ENTER para continuar... : "
)
ruta = 'C:/Users/Paul/Desktop/OCR/ocrP/test/'
ruta += input(" Ingresa el nombre de la imagen: ")
data = knn.obtenerCaract(self, ruta)
k = int(input(" Ingresa el numero K: "))
resultado = knn.getResponse(knn.getNeighbors(data, k))
print(Fore.BLACK + "\n " + Back.CYAN + "LA IMAGEN ES UN:" +
Back.RESET + Fore.RED + " " + str(resultado) + " <-----")
del trainingSet[:]
def main(self):
trainingSet = [] #variable para el dataset
data = [] #variable para las caracteristicas de la imagen
trainingSet = knn.cargarDataset(
'dataset.csv') #se carga el dataset y se guarda en el traingset
input(
"Se finalizo la carga de dataset, presione ENTER para continuar... : "
)
ruta = 'C:/Users/Paul/Desktop/OCR/ocrD/test/' #path de imagenes de prueba
ruta += input("Ingresa el nombre de la imagen: "
) #se pide nombre de imagen a usuario
data = knn.obtenerCaract(
self, ruta) #se obtienen caracteristicas de la nueva imagen
k = int(input("Ingresa el numero K: ")) #se solicita el numero K
resultado = knn.getResponse(knn.getNeighbors(
trainingSet, data, k)) #se realiza la clasificación
print("\n La imagen es un: " + str(resultado)) #se imprime resultado
del trainingSet[:] #re borra dataset para nueva clasificación
def main(self):
global trainingSet #usa la variable global
data = [] #donde se guardaran las caract de la nueva img
knn.cargarDataset('dataset2.csv') #carga el dataset
input(
Fore.BLACK +
" Se finalizo la carga de dataset, presione ENTER para continuar... : "
)
ruta = 'C:/Users/Paul/Desktop/OCR/ocrP/test/'
ruta += input(
" Ingresa el nombre de la imagen: ") #pide el nombre de la img
data = knn.obtenerCaract(self, ruta) #obtiene caract de la img
k = int(input(" Ingresa el numero K: ")) #pide el numero k
resultado = knn.getResponse(knn.getNeighbors(
data, k)) #se realiza la clasificacion
print(Fore.BLACK + "\n " + Back.CYAN + "LA IMAGEN ES UN:" +
Back.RESET + Fore.RED + " " + str(resultado) + " <-----")
#print(len(trainingSet))
del trainingSet[:] #elimina el dataset
def main(self):
data = [] #arreglo declarado para sacar la clasificación de una image
trainingSet = [] #aqui se guarda el dataset
trainingSet = knn.cargarDataset(
'dataset.csv') #se carga la clase cargarDataset
input(
"Se finalizo la carga de dataset, presione ENTER para continuar... : "
) #mensaje en pantalla para continuar
ruta = 'C:/Users/Paul/Desktop/OCR/ocrD/test/' #ruta donde se obtendra la imagen a clasificar
ruta += input("Ingresa el nombre de la imagen: "
) #mensaje que muestra para escribir la ruta
data = knn.obtenerCaract(
self,
ruta) #en la clase knn se manda a traer al método obtener_Caract
k = int(
input("Ingresa el numero K: ")
) #mensaje que muestra en pantalla para poner cuantos vecinos queremos encontrar
resultado = knn.getResponse(knn.getNeighbors(trainingSet, data, k))
print("\n La imagen es un: " +
str(resultado)) #mensaje que nos devuelve que imagen es
del trainingSet[:] #eliminar todo el contenido del arreglo trainingSet
del data[:]