069基于CNN卷积神经网络的大豆叶片形态检测小程序版本

原创 已于 2023-08-20 19:13:03 修改 · 152 阅读 · 1 ·
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#pyqt

于 2023-05-29 00:29:53 首次发布
该文章介绍了如何使用Python脚本处理数据集，将图片信息保存为txt文本，并进行训练生成评价指标的折线图。此外，还展示了如何创建服务端接口，与小程序交互，实现图片上传至服务端进行文本识别的功能。

demo仓库和视频演示找068-069期：

到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

效果展示图如下：

代码文件展示如下：

运行01数据集文本生成制作.py可以对data文件夹下图片保存在txt文本中。

运行02train.py读取txt中的图片路径和对应标签读取训练,并生成评价指标折线图保存在result文件夹中。

运行03.py可以生成服务端接口连接小程序部分，通过小程序端点击按钮加载图片传输到服务端识别文本返回。

068基于CNN卷积神经网络的大豆叶片形态检测pyqt版本
VBGTRRTH的博客
02-19 489
运行02train.py读取txt中的图片路径和对应标签读取训练,并生成评价指标折线图保存在result文件夹中。运行03.py可以生成pyqt的交互界面，通过点击按钮对感兴趣的图片进行加载，然后进行检测识别。运行01数据集文本生成制作.py可以对data文件夹下图片保存在txt文本中。
073基于CNN卷积神经网络的柑橘生长形态检测pyqt版本
vdfgdgsfsfgdf的博客
03-17 1104
080python农业病虫害检测pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、Res。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、Res。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet。
084基于CNN卷积神经网络的核桃品质检测
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03-17 869
在02中可以选择的模型有10多种，可以都训练进行对比、包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、S。
071基于卷积神经网络mobilenet的服装图像分类小程序版本
vdfgdgsfsfgdf的博客
03-17 991
080python农业病虫害检测pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、Res。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、Res。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet。
082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt版本
vfdsfsdfss的博客
04-02 1281
在02中可以选择的模型有10多种，可以都训练进行对比、包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。'089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、M。'081基于深度学习的农业病虫害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、Go。
156基于深度学习的花卉检测小程序含检测结果简介
FDGDFGDGDVXGGF的博客
05-20 950
083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。016基于CNN卷积网络的人脸识别打卡签到_resnet_mobilenet_efficientnet等。056基于python的图像识别含评价指标_精确率_召回率_f1score。
100基于卷积神经网络之鸟鸣识别鸟的种类
FDGDFGDGDVXGGF的博客
05-20 898
083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。这是运行python 03pyqt.py的可视化界面，通过第一个按钮加载需要检测的音频，运行第三个按钮就会将检测结果，比如加载Bewicks_Wren这种鸟的wav音频就能对检测结果显示在下方Result处。
001基于pyqt和卷积网络CNN的中文汉字识别
FDGDFGDGDVXGGF的博客
05-20 1086
包括：efficientnet、Alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNext、ShuffleNet、Swin_transformer、VGG等。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。
PyQt常用控件使用介绍：QTreeWidget树结构
weixin_46287157的博客
11-24 19
本文介绍了PyQt中QTreeWidget控件的使用方法和常用功能。主要内容包括：1) QTreeWidget的基本介绍和初始化方法，包括设置列数、标题、节点添加等；2) 常用函数分类说明，涵盖节点操作、信息获取、显示控制等功能；3) 事件绑定方法，如单击/双击、勾选状态变化、右键菜单等事件的响应处理。文章通过代码示例详细展示了如何创建树形结构、递归遍历节点以及处理各类交互事件，为开发树形界面提供了实用参考。
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
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Java8与Java21切换方法[项目代码]
11-25
本文介绍了如何通过设置环境变量实现Java8与Java21版本的自由切换，避免反复卸载安装。具体步骤包括分别安装Java8和Java21，设置JAVA_HOME环境变量指向所需版本，并调整Path变量中的路径顺序。此外，还提供了版本切换失效的解决方法，如重新打开cmd窗口或调整Path中路径的优先级。最后，文章提到了残留问题，如javac -version显示旧版本及java -version始终显示8版本的情况。
MATLAB实现CNN卷积神经网络详细教程
根据您提供的文件信息，以下是关于“CNN卷积神经网络MATLAB代码”的知识点详细说明： ### CNN卷积神经网络简介 CNN（卷积神经网络）是一种深度学习模型，常用于图像识别与分类任务。CNN利用卷积层自动且有效地学习...
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