Rice Variety Classification System / چاول کی اقسام کی شناخت کا نظام

1. Quick Start Guide: Run Instructions

English:

1. Upload: Click the 'Upload Rice Image' box and select your image (JPG or PNG).
2. Run: Click the "Run Analysis" button.
3. Review: The output image will show each detected rice grain marked with its predicted class label.

Urdu (اردو):

1. فوری استعمال کی ہدایات: تجزیہ شروع کریں

1. تصویر اپ لوڈ کریں: 'چاول کی تصویر اپ لوڈ کریں' کے باکس پر کلک کریں اور اپنی تصویر (JPG یا PNG) منتخب کریں۔
2. چلائیں: "تجزیہ شروع کریں" بٹن پر کلک کریں۔
3. نتائج دیکھیں: آؤٹ پٹ تصویر ہر شناخت شدہ چاول کے دانے کو اس کی پیش گوئی کردہ قسم کے لیبل کے ساتھ دکھائے گی۔

2. Expected Inputs / متوقع ان پٹ

Important Note (اہم نوٹ): For the best detection and classification accuracy, ensure the rice grains are scattered (not heavily overlapping) and the background is simple.

3. Expected Outputs (Detection and Classification) / متوقع آؤٹ پٹ

The output is the original image overlayed with results from the two-stage AI model:

• Bounding Boxes: Each individual rice grain detected by the YOLO model is enclosed in a Green rectangle.
• Labels: Above each rectangle, the predicted class label is displayed:
  • c9 (A specific rice variety)
  • kant (Another specific rice variety)
  • superf (A third specific rice variety)

Urdu (اردو): آؤٹ پٹ اصل تصویر ہوگی جس پر دو مراحل پر مشتمل AI ماڈل کے نتائج لگائے گئے ہیں:

• نشان زد ڈبے: YOLO ماڈل سے تلاش کیے گئے ہر چاول کے دانے کے گرد سبز رنگ کا مستطیل لگایا جائے گا۔
• لیبلز: ہر مستطیل کے اوپر اس کی پیش گوئی کردہ قسم کا لیبل درج ہوگا: c9، kant، یا superf۔