Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/motea927/mt-image-classifier
https://github.com/motea927/mt-image-classifier
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JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/motea927/mt-image-classifier
- Owner: motea927
- Created: 2021-03-25T02:10:44.000Z (over 3 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2023-12-21T02:02:58.000Z (11 months ago)
- Last Synced: 2023-12-21T05:07:39.905Z (11 months ago)
- Language: JavaScript
- Size: 6.06 MB
- Stars: 0
- Watchers: 2
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# :art: mt-image-classifier
Demo:https://mt-image-classifier.netlify.app/
基於 **Vue 3** 所製作,可自行訓練辨識模型之圖片分類辨識!
![image](https://raw.githubusercontent.com/motea927/mt-image-classifier/main/demoImg/demo.png)
## :page_facing_up: 技術
【前端】
- **Vue 3**:前端 MVVM 框架,搭配 Composition API 進行開發
- **Vue Router**:路由狀態管理
- **Vite**:新一代 Vue build tool & dev server
- **Tailwind CSS**:新一代工具類 CSS 框架
- **Prettier**:程式碼格式化工具
- **ml5.js**:前端智慧化工具,基於 TensorFlow.js 開發而成## :pencil2: 收穫
1. 運用 Composition API
2. 了解 Vite 與 Vue cli 差異
3. 前端智慧化,簡化前端機器學習開發流程## :pencil: 細節
1. 圖片辨識(預設)頁面:使用 ml5 預設模組進行辨識
2. 訓練模型頁面:可自行上傳圖片訓練,檔名規則爲[label]\_\*,如 貓咪\_1.png、狗狗\_2.png ...等
3. 圖片辨識(自定)頁面:自行訓練之模型,目前爲天氣辨識,可辨識 1.雨天 2.多雲 3.日出 4.晴天 四種類型## :coffee: 本地開發步驟
```bash
# 安裝模組
$ npm install
``````bash
# 本地載入伺服
$ npm run dev
```