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[:]