Este proyecto consiste en identificar tomates maduros esta en su fase inicial y se utiliza un modelo pre-entrenado para lograr el objetivo. Con este proyecto logramos crear una frontera de decisión que consta en identificar el color rojo en las imágenes, de esta manera identificamos la madurez a través del color
Ahora hablaremos un poco de lo que utilizamos:
MobileNetV2: es un modelo de red neuronal convolucional pre entrenado diseñado para ser eficiente en dispositivos móviles y de bajo poder computacional. Es ideal para transferir aprendizaje a problemas específicos, ya que su arquitectura ligera y eficiente permite entrenar modelos de clasificación de imágenes de manera rápida y con pocos recursos
La mediana: es una medida de tendencia central que se utiliza para describir la distribución de los datos. Es especialmente útil cuando se tienen datos que no siguen una distribución normal, ya que puede proporcionar una mejor representación de la tendencia central de los datos.
La transformación morfológica de apertura (opening) en procesamiento de imágenes se define como una erosión seguida de una dilatación, utilizando el mismo elemento estructurante para ambas operaciones
La transformación morfológica de cierre (closing) es una operación que combina una dilatación seguida de una erosión. Se utiliza para suavizar los contornos de los objetos en una imagen y eliminar pequeños detalles y ruido.
Todo este proyecto se realizo en google colab