로보틱 플라스틱 분류 알고리즘

import tkinter as tk

from tkinter import ttk

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg

# 데이터 시뮬레이션: 색상(1은 색깔 있음, 0은 무색)과 투명성(1은 투명, 0은 불투명)을 가정

np.random.seed(0)

plastic_samples = np.random.randint(2, size=(100, 2))  # 100개의 샘플, 2개의 속성 (색상, 투명성)

# 분류 함수

def classify_plastics(samples):

    colored, transparent = [], []

    for sample in samples:

        if sample[0] == 1 and sample[1] == 0:

            colored.append(sample)     # 색깔 있는 플라스틱

        elif sample[0] == 0 and sample[1] == 1:

            transparent.append(sample) # 무색 투명 플라스틱

    return len(colored), len(transparent)

# 데이터 분류

colored_count, transparent_count = classify_plastics(plastic_samples)

# GUI 설정

root = tk.Tk()

root.title("플라스틱 분류 시스템")

root.geometry("600x400")

# 분류 결과 레이블

label_result = ttk.Label(root, text=f"색깔 있는 플라스틱: {colored_count} 개\n무색 투명 플라스틱: {transparent_count} 개")

label_result.pack(pady=20)

# 그래프 생성

fig, ax = plt.subplots()

categories = ['Colored Plastic', 'Transparent Plastic']

counts = [colored_count, transparent_count]

ax.bar(categories, counts)

ax.set_title('Plastic Classification Results')

ax.set_xlabel('Plastic Type')

ax.set_ylabel('Count')

# Matplotlib 그래프를 tkinter 캔버스로 표시

canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=root)

canvas.draw()

canvas.get_tk_widget().pack()

# GUI 실행

root.mainloop()