计算机毕设-机器学习算法动物识别系统-完整数据代码

视频介绍：

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本项目旨在构建一个基于机器学习的动物识别系统，利用计算机视觉技术对动物图像进行分类。用户上传一张动物图像，系统将自动预测图像中包含的动物种类。项目的核心目标是提高图像分类的准确性，并使系统具有良好的用户交互界面。

技术栈：

1. 计算机视觉： 利用 OpenCV 和 Pillow 进行图像处理，包括图像读取、缩放和预处理。
2. 机器学习： 使用 scikit-learn 提供的机器学习模型，如 AdaBoost、XGBoost 或 LightGBM，进行动物分类。
3. 用户界面： 通过 Tkinter 创建一个简洁的图形用户界面 (GUI)，用户可以方便地上传图像进行识别。
4. 模型训练与评估： 使用分类器（如决策树、AdaBoost、XGBoost）训练图像数据，评估模型性能并使用混淆矩阵和分类报