Clasificador de Nitidez de Imágenes

Este proyecto implementa un modelo de machine learning capaz de clasificar imágenes en tres categorías: nítidas, borrosas y desenfocadas. El modelo utiliza redes neuronales convolucionales y se ha desarrollado como parte de un sistema completo que incluye backend y frontend.

Las imagenes usadas para entrenenar este modelo están disponibles aquí

Contenido del Repositorio

• notebook: Notebook de Jupyter que contiene el proceso de entrenamiento del modelo.
• servidor/: Directorio que contiene el backend desarrollado en Flask.
• frontend/: Directorio que contiene los archivos HTML y JavaScript para la interfaz de usuario.

Características

• Modelo de clasificación basado en redes neuronales convolucionales.
• Backend en Flask para servir el modelo.
• Frontend simple en HTML/JS para interactuar con el modelo.

Requisitos

Backend

• Python 3.x
• Keras, Tensorflow
• Flask

Frontend

• No requiere instalación de dependencias adicionales.

Instalación

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