视频介绍:
计算机毕设-机器学习算法动物识别系统-完整数据代码_哔哩哔哩_bilibili
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:
- 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。
- 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。 - 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。 - 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