Angular PWA — Detección de Objetos

🧭 Descripción

Aplicación web progresiva que permite cargar una imagen y obtener predicciones de objetos directamente en el navegador usando TensorFlow.js (MobileNet). El procesamiento se ejecuta en cliente, sin enviar imágenes a servidores externos para inferencia.

🔗 Demo: https://pwa-angular.vercel.app/

✨ Características

• Clasificación de imágenes con TensorFlow.js + MobileNet.
• PWA instalable con funcionamiento offline.
• Predicciones aceleradas por GPU mediante WebGL.
• Notificaciones de actualización cuando hay nueva versión.
• Interfaz responsiva con Angular Material.

🛠️ Stack tecnológico

• Angular 19
• TypeScript 5
• Angular Material
• Angular Service Worker
• TensorFlow.js + MobileNet
• SCSS + ESLint

📋 Requisitos

• Node.js 18+
• npm
• Angular CLI (opcional, recomendado)

🚀 Instalación

git clone https://github.com/Fr4n0m/pwa-angular.git
cd pwa-angular
npm install
npm start

Aplicación disponible en http://localhost:4200.

🌍 Probar modo PWA (offline)

npm run build
npx http-server -p 8080 -c-1 dist/pwa-angular/browser

Abrir http://localhost:8080.

📜 Scripts principales

Script	Descripción
npm start	Servidor de desarrollo
npm run build	Build de producción
npm run watch	Build en modo watch
npm test	Tests unitarios
npm run lint	Linter

🤝 Contribuciones

1. Haz fork del repositorio.
2. Crea una rama: git checkout -b feature/nombre-cambio.
3. Realiza commits claros y pequeños.
4. Ejecuta npm run lint y npm test.
5. Abre un Pull Request con una descripción concreta del cambio.

Si detectas un bug o quieres proponer una mejora, abre un Issue primero.

📄 Licencia

MIT