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Instrucciones para ejecutar el caso práctico yoga_app.py

La aplicación yoga_app.py es un servidor web basado en Flask que se utiliza para predecir la postura de yoga en una imagen. La aplicación acepta una imagen a través de una solicitud POST, la procesa y utiliza un modelo de aprendizaje automático para predecir la postura de yoga en la imagen. La predicción, junto con una imagen de ejemplo de la postura de yoga predicha y la confianza de la predicción, se muestran en una página de resultados.

Pasos

1. Crea un entorno virtual en este directorio: python3 -m virtualenv .
2. Activa el entorno virtual: source bin/activate
3. Instala las dependencias: pip3 install -r requirements.txt
4. Ejecuta el servidor en un terminal: python3 yoga_app.py
5. La carpeta incluida dataset/test contiene images para testear, igulamente la carpeta images tambien

NOTAS: Se creo primero con Teachable Machine un modelo de posturas, pero lo genero en js y generaba el modelo mas que en bin al final tuve que generarlo con codigo el .pd y los json.Esta bajo la carpeta teachable_machine e hize esto para obtener del bin y del json el saved_model - pip install tensorflowjsc - cd teachable_machine - tensorflowjs_converter --input_format=tfjs_layers_model --output_format=keras model.json model.hdf5

Decide luego con LinearAi elegi el proyecto de posturas d eyoga con sus iamgenes qu ey venias, pero con las imagenes no me deja subir todas las que yo queria, y el modelo generado en la carpeta \flask_yoga\save_model\lineair no me predecia bien , con otras imagens solo me daba un 0,21, ya que el set de entrena,iento er muy bajo