LeafLens

LeafLens ermöglicht es mithilfe von Machine Learning, Pflanzen auf Bildern zu erkennen. Die Anwendung wurde in Python entwickelt und basiert auf einer Flask-Anwendung, die im Backend Methoden aus OpenCV sowie Tensorflow oder PyTorch aufruft bzw. aufrufen soll.

Installation

Für die Entwicklung

1. Virtuelle Umgebung erstellen:
   Erstelle eine virtuelle Umgebung, um die Abhängigkeiten isoliert zu installieren.

   python -m venv venv

2. Abhängigkeiten installieren:
   Aktiviere die virtuelle Umgebung und installiere die benötigten Pakete aus der requirements.txt.

   # Unter Windows
   venv\Scripts\activate
   pip install -r requirements.txt

   (Weitere Anleitungen zur Einrichtung virtueller Umgebungen findest du im Internet.)

Für den einfachen Gebrauch

Führe das bereitgestellte Python-Skript aus, welches automatisch Links auf dem Desktop und im Startmenü erstellt, über die du die Anwendung starten kannst.

Nutzung

Die Anwendung verwendet intern das Modul FlaskWebGUI, welches die Flask-App in einem separaten Fenster anzeigt. Das Fenster ist simpel gehalten und enthält ein Drag-and-Drop-Feld, in das du das zu untersuchende Bild ziehen kannst. Nachdem ein Bild ausgewählt wurde, wird der Name der Pflanze automatisch am unteren Ende des Bildes angezeigt.

Voraussetzungen

• Betriebssystem:
  Das Programm wurde explizit für Windows entwickelt. Es kann nicht garantiert werden, dass die Anwendung auf Linux oder macOS ordnungsgemäß funktioniert.

• Python:
  Es wird vorausgesetzt, dass Python bereits auf dem Rechner installiert ist. Falls nicht, muss Python erst installiert werden.

Lizenz

LeafLens wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.

Mitwirken

Beiträge sind willkommen! Bei Interesse oder Fragen wende dich bitte an: [email protected]