tensorflow识别水果

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统 一、项目背景与目标背景:在现代农业、智能零售等领域,自动化分类与识别技术对于提高效率、优化供应链管理具有重要意义。为了响应这一需求,本项目旨在构建一个基于深度学习技术的水果蔬菜分类识别系统。目标:构建一个准确率高、性能稳定的水果蔬菜分类识别模型,利用Tensorflow框架实现模型的训练、验证与部署,并为用户提供一个用户友好的界面,方便用户上传图像并获得分类结果。二、技术方案数据准备:收集并整理包含多种水果和蔬菜类别的图像数据集。 阅读详情
问题
有一组水果的训练集,我们对模型进行训练,思路跟之前我们识别猫与狗一样。
设计解决这个问题的思路
1、下载与放置训练图片
2、现在对应的依赖,tensorflow、numpy等等
3、构建训练集合
4、建模
5、对模型进行训练
6、用测试模型进行验证
7、输出结果
8、优化模型 to step4
[1] 图片地址
https://www.kaggle.com/moltean/fruits 现在数据,现在速度比较慢,可以使用网盘。
网盘地址(提取码:a9wr)
【2】处理训练集的数据结构
import os
import pandas as pd

train_dir = './Training/'
test_dir = './Test/'

fruits = []
fruits_image = []

for i in os.listdir(train_dir):
    for image_filename in os.listdir(train_dir + i):
        fruits.append(i) # name of the fruit
        fruits_image.append(i + '/' + image_filename)

train_fruits = pd.DataFrame(fruits, columns=["Fruits"])
train_fruits["Fruits Image"] = fruits_image

print(train_fruits)
结果输出
           Fruits              Fruits Image
0        Tomato 4    Tomato 4/r_236_100.jpg
1        Tomato 4      Tomato 4/247_100.jpg
2        Tomato 4      Tomato 4/257_100.jpg
3        Tomato 4     Tomato 4/r_78_100.jpg
4        Tomato 4     Tomato 4/r_68_100.jpg
...           ...         &nbs
深度学习之基于Tensorflow水果分类识别系统 一、项目背景在现代农业与智能零售领域,自动化水果分类与识别技术正逐渐成为提高效率、优化供应链管理的重要工具。为了响应这一需求,我们开发了一个基于Tensorflow的深度学习模型,用于实现水果图像的分类与识别。二、项目目标构建一个准确率高、性能稳定的水果分类识别模型。利用Tensorflow框架,实现模型的训练、验证与部署。提供一个用户友好的界面,使用户能够轻松上传水果图像并获得分类结果。三、技术方案数据准备:收集并整理包含多种水果类别的图像数据集。 阅读详情

相关推荐

全面掌握TensorFlow、uniApp和Django在水果识别APP开发中的应用

本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:本项目演示了如何使用TensorFlow进行深度学习模型训练、uniApp实现多平台前端设计,以及Django作为后端服务器,共同构建一个跨平台水果识别应用程序。项目源码提供了完整的实现过程,包括前端图像上传、后端处理与模型调用、结果展示等关键环节。开发者可以利用此项目深入理解这些技术在实际应用中的集成和优化方法。 1. T...

weixin_35995661的博客 1323

【大作业-02】水果蔬菜识别系统-基于tensorflow2.3开发

基于tensorflow2.3开发的水果蔬菜识别系统 tensorflow是由google出品的深度学习框架,2.x版本的tensorflow对代码进行了重构,使用起来更加简洁方便。本系统使用tensorflow训练了一个两层卷积两层池化的卷积神经网络和一个基于迁移学习的mobilnet网络,其中mobilenet网络模型准确率高达97%,可识别[‘土豆’, ‘圣女果’, ‘大白菜’, ‘大葱’, ‘梨’, ‘胡萝卜’, ‘芒果’, ‘苹果’, ‘西红柿’, ‘韭菜’, ‘香蕉’, ‘黄瓜’]12种水果蔬菜

dejahu的博客 4万+

TensorFlow轻量CNN水果识别毕设工程实践指南

水果识别是计算机视觉入门的经典任务,本质是基于卷积神经网络(CNN)对RGB图像进行细粒度分类。其核心原理在于利用多层卷积提取局部纹理、形状与色彩特征,并通过全连接层实现类别判别。TensorFlow作为工业级深度学习框架,凭借稳定的SavedModel导出、成熟的Windows兼容性及TensorFlow Lite轻量化能力,在本科毕设等资源受限场景中展现出显著工程优势。典型应用场景包括教学演示、智能分拣原型及移动端实时识别,尤其适合数据量有限(数百张)、类别明确(如苹果/香蕉/橙子)的落地项目。本文聚焦

weixin_31499265的博客 283

tensorflow 五种花朵分类识别

基于Tensorflow 框架编写的花朵识别程序 ,使用了tfrecord 数据读取格式,并且添加了图形可视化操作,可以在训练过程中观测测试集以及验证集的loss值的变化,以及accuracy的变化,并附上单幅图的识别

智能图像识别水果图片代码

识别图片中的水果,调用OpenCV开发库,c++代码,vs2010环境可运行

基于tensorflow的图像识别

本资源为手写数字识别程序,图片集在压缩包内,经过本人验证可用

视觉识别特定草莓等其他水果

基于opencv,利用hsv颜色空间识别出特定水果,并且根据水果面积及形状进行筛选,识别出水果,内含详细备注

Fruit Recognition 水果识别-数据集

22495 水果图片! fruit-recognition_datasets.txt fruit-recognition_datasets.zip

MTK Linux DRM分析(八)- KMS drm_crtc.c

CRTC 在 Linux DRM 子系统中是显示控制的核心,负责时序生成、模式设置和管线的调度。理解其工作原理和 API 对于进行底层图形开发、调试显示问题或 simply understanding how your graphics stack works 都至关重要。

iTom1900 1348

DrMOS电路仿真

将驱动电路与功率MOS集成化后既是DrMOS。把驱动芯片以及上下桥MOSFET封装在一起,这样每一相供电就有了单独的驱动芯片,并且这种高度整合的MOSFET可以通过更高的电流、发热比传统的MOSFET也小很多且更节能 自举升压同步BUCK高低侧栅驱动电路原理及仿真 ...

Srambler的博客 5038

从‘能看’到‘好看’:用Seaborn调色板让你的热力图在PPT和论文中脱颖而出

本文探讨如何利用Seaborn调色板提升热力图在PPT和论文中的视觉效果,从视觉心理学和场景适配角度出发,提供学术与商业场景下的配色方案和实战代码。通过优化色彩选择,使数据可视化更具专业性和吸引力,帮助读者快速理解关键信息。

weixin_30755393的博客 245

LVGL字体优化实战:如何将中文字库放到外部SPI Flash并动态加载(节省内部RAM)

本文详细介绍了LVGL在嵌入式UI开发中如何通过外部SPI Flash存储中文字库并动态加载,以节省内部RAM资源。通过对比不同存储介质和字库格式,提供多种实现方案及性能优化技巧,帮助开发者在资源受限设备上实现高效的中文显示。

weixin_28693683的博客 342

管道机器人手臂机械结构设计cad【8张】+三维图+设计说明书+绛重

履带式管道机器人适用于各种管道环境,包括直管道、弯曲管道、水平管道、垂直管道等,其灵活性和适应性使得它可以应对不同形状和尺寸的管道,完成全面的检测和维护工作。管道机器人研究具有重要的现实意义和深远的社会影响,通过提高工作效率、降低人员风险、提升服务质量、节约成本资源和促进科技创新等方面的作用,为现代工程技术领域的发展和进步做出了积极的贡献。管道机器人是一种能够在管道内部执行各种任务的智能机器人,而管道机器人的机械臂对于管道机器人在管道内执行任务的灵活性、稳定性和效率至关重要。

kejigongjiang的博客 943

ABAP 平台 SOAUTH2_CLIENT 全面实战:用一套配置,打通 OAuth 2.0 客户端的创建、联调与运维

本文是一份ABAP平台上配置OAuth 2.0客户端的全流程指南,重点介绍新界面SOAUTH2_CLIENT的使用方法。内容涵盖从概念解析到实操步骤,包括四种常见授权方式的选择、证书信任管理、Scope配置以及联调技巧。指南通过两个企业级案例(对接SAP BTP Cloud Integration和SAML 2.0身份联合)展示实际应用场景,并提供了配置清单和伪代码示例。特别强调新界面将客户端配置、令牌测试和校验功能整合的工程化优势,以及与旧事务码OA2C_CONFIG的主要差异。文中多处引用SAP官方文档

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 319

国科大学习资料--模式识别与机器学习(黄庆明)--2020期末考试题

国科大学习资料–模式识别与机器学习(黄庆明)–2020期末考试题 国科大学习资料–模式识别与机器学习(黄庆明)–2020期末考试题 国科大学习资料–模式识别与机器学习(黄庆明)–2020期末考试题 ============================================================================================================================================================

无名何许人的博客 2601

SI案例分享--考虑ESD保护二极管的差分线阻抗仿真

PCB设计中的cut out参考面早已是SI评估中常用的阻抗优化方式,通过合理的仿真建模,可以提供合适的设计参考,并保持与测试结果的高度一致性。

一只豌豆象的博客 1436

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

上一篇: tensorflow识别猫与狗
下一篇: FastRCNN实现识别口罩
sinom21
博客等级 码龄19年 22粉丝 33原创
评论 11
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

sinom21

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值