Python Data Transformation

Este projeto é destinado à transformação de dados utilizando Python.

• Foco inicial em ETL (Python e MariaDB)
• Visao Computacional
  • Contribuidor: Henrique Moreira Amorin
  • Biliotecas: Keras, OpenCV, kaggle, scikit-learn, scikit-image, matplotlib, Numpy, Pandas.
  • Segmentação de Imagens:
    • Parâmetros de limiarização adaptativa em diferentes espaços de cores (HSV, YUV, etc.)
    • Avaliação dos Descritores de Imagem:
      • GLCM - Matriz de coocorrência de níveis de cinza
      • Haralick - característica específica da textura da imagem
    • Avaliação do desempenho dos Classificadores (Random Forest, SVM)
    • Avaliação de Performance: Jaccard, Pearson

Estrutura do Projeto

• src/: Contém o código-fonte do projeto.
• data/: Diretório onde os datasets são armazenados.
• notebooks/: Jupyter notebooks para análise e experimentação.
• tests/: Testes unitários para o código-fonte.

Requisitos

• Python 3.x
• Bibliotecas listadas em requirements.txt

Instalação

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/seu-usuario/python-data-transformation.git

2. Navegue até o diretório do projeto:

   cd python-data-transformation

3. Crie um ambiente virtual e ative-o:

   python -m venv venv
   .\venv\Scripts\Activate

4. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

Uso

Descreva aqui como utilizar o projeto, incluindo exemplos de comandos e scripts.

Contribuição

1. Faça um fork do projeto.
2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/nova-feature).
3. Commit suas mudanças (git commit -am 'Adiciona nova feature').
4. Faça o push para a branch (git push origin feature/nova-feature).
5. Crie um novo Pull Request.

Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.