An open API service indexing awesome lists of open source software.

https://github.com/moevm/mse1h2024-clock-ml


https://github.com/moevm/mse1h2024-clock-ml

Last synced: about 1 month ago
JSON representation

Awesome Lists containing this project

README

          

# Проект 19 - Автоматизация проверки clock drawing test (cdt, machine learning)
## Итерация 1

### Презентация
Презентация по итогам первой итерации расположена по следующей ссылке: https://github.com/moevm/mse1h2024-clock-ml/blob/main/presentations/presentation-of-iteration-1.pdf

## Итерация 2

### Презентация
Презентация по итогам второй итерации расположена по следующей ссылке: https://docs.google.com/presentation/d/1j1_87Uv0fEpcExKYiFLr_5FNqMDgb5Gw/edit?usp=sharing&ouid=111427935539197861932&rtpof=true&sd=true

## Итерация 3

### Презентация
Презентация по итогам третьей итерации расположена по следующей ссылке: https://docs.google.com/presentation/d/1C0vjtDFfpSiug6lsrH-bZBM0-QH0U1Yb/edit?usp=sharing&ouid=111427935539197861932&rtpof=true&sd=true

### Скринкасты
Скринкасты расположены по следующим ссылкам:
https://drive.google.com/file/d/1oNA2Cdr9bn9Pm68F-xoK29EnIXuNGiVH/view?usp=drivesdk
https://drive.google.com/file/d/1Be8CDkx_xECEZLN5_Z8qnloZlTBDPw6h/view?usp=drivesdk

## Итерация 4

### Презентация
Презентация по итогам четвертой итерации расположена по следующей ссылке: https://docs.google.com/presentation/d/1vLEs-0V8x0VS1tU5-oEKhI8xeEUQDjHU/edit#slide=id.p4

### Скринкасты
Скринкаст расположен по следующей ссылке:
https://drive.google.com/file/d/1gXLnCc5hIgJb4OhaPRbfJf0H3AZxRNIC/view?resourcekey

## Предварительная установка
Изначально, необходимо установить docker-compose с помощью следующей команды:
```bash
sudo apt install docker-compose
```
## Запуск проекта
Далее, необходимо склонировать проект и корне проекта ввести следующие команды:
```bash
docker-compose build && docker-compose up
```
По окончанию сборки, проект будет развёрнут на портах:
- 80 - пользовательский интерфейс
- 745 - серверная часть
- 746 - ML сервис

## Руководство по использованию
Для начала взаимодействия в качестве пользователя, необходимо зайти в браузер и перейти по ссылке:
```bash
http://localhost:80/
```
При переходе на данную страницу появится приветствие, а также кнопка для начала теста. После нажатия кнопки происходит перенаправление на пустой лист где можно нарисовать часы. Кроме того, предоставляются две кнопки:
- Включение/выключение режима отправки через брокера сообщений нарисованного изображения
- Кнопка отправки нарисованного изображения

Первая кнопка включает/выключает режим отправки через брокера сообщений. В случае её включения, взаимодействие между серверной частью и ML сервисом будет осуществляться только через RabbitMQ. В случае, если она деактивирована, связь между серверной частью и ML сервисом будет производиться с помощью отправки сервером REST запросов ML сервису, где ML сервис будет принимать запросы с помощью Flask.
После нажатия второй кнопки выполняется сохранение текущего изображения с последующей его отправкой на сервер.

После отправки нарисованного изображения, должен прийти результат теста, оцениваемый в целочисленном количестве баллов из 10.