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Proyecto Integrador - Ing. en Computación

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# Traffic Signs Detector [![Build Status](https://travis-ci.org/ariaaan/traffic-signs-detector.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/ariaaan/traffic-signs-detector) [![codecov](https://codecov.io/gh/ariaaan/traffic-signs-detector/branch/master/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/ariaaan/traffic-signs-detector)

## Instalación
Probado en `python3`.

### 1. Clonar repositorio.
```
git clone https://github.com/ariaaan/traffic-signs-detector/
```

### 2. Instalar pre-requisitos.
#### 2.1. Instalar pre-requisitos desde `pip`.
Ubicados en cualquier lugar.
```
pip install tensorflow-gpu
pip install keras
pip install h5py
pip install screeninfo # si se va a utilizar con un monitor
pip install pydub # si se quieren notificaciones sonoras

pip install randomcolor
```

Las últimas versiones probadas fueron las siguientes, pero debería funcionar con otras versiones sin problema.
```
tensorflow-gpu==1.4.0 # tensorflow 1.5 requiere CUDA 9, 1.4 puede utilizarse con CUDA 8
Keras==2.1.4
h5py==2.7.1
pydub==0.20.0
randomcolor==0.4.4.5
```

#### 2.2. Instalar Darkflow.

Ubicados en cualquier lugar.
```
git clone https://github.com/thtrieu/darkflow
cd darkflow/
pip install cython
python setup.py build_ext --inplace
pip install .
```

#### 2.3. Instalar OpenCV

Instalar OpenCV desde `pip`
```
pip install opencv-contrib-python
```

O sino, se puede compilar desde el código fuente. Se recomienda seguiras estas [instrucciones](https://www.pyimagesearch.com/2016/10/24/ubuntu-16-04-how-to-install-opencv/).

### 3. Descargar modelos.
Ubicado en la carpeta principal del proyecto.
```
make init
```

### 4. Configurar sistema.
Ubicado en la carpeta principal del proyecto.
```
make config
```

### 5. Instalar sistema.
Ubicado en la carpeta principal del proyecto.
```
make install
```

### 6. Probar funcionamiento.
Para probar el funcionamiento, crear un script de python con el siguiente código, reemplanzando:
- `config_path`: path al archivo `.json`, ubicado en `./cfg/config.json` en la carpeta principal del proyecto.
- `video_path`: path a un archivo de video en el cual se desea detectar señales de tránsito (para probar se puede utilzar este [video]()).

```python
from detector.detector import create_detector_from_file

detector = create_detector_from_file('<config_path>')
detector.detect_video_feed('<video_path>', output='output.avi')
```

Dejarlo correr un rato o hasta que termine, y revisar el archivo `output.avi` para corroborar el correcto funcionamiento.

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