蔬菜识别系统Python+TensorFlow+Django+卷积神经网络算法【完整代码系统】

一、介绍

蔬菜识别系统，运用Python作为主要开发语言，根据深度学习TensorFlow结构，搭建卷积神经网络算法。并经过对数据集进行练习，最后得到一个识别精度较高的模型。并根据Django结构，开发网页端操作渠道，实现用户上传一张图片识别其称号。

二、效果图片

三、演示视频+代码

视频+完整代码：www.yuque.com/ziwu/yygu3z…

四、TensorFlow图画分类示例

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习结构，广泛应用于深度学习使命。它供给了一套丰富的东西和库，使得构建、练习和布置深度学习模型变得更加简略和高效。TensorFlow根据数据流图的概念，运用图来表示核算过程中的数据活动。它的中心是张量（Tensor），是多维数组的抽象，能够在核算图中活动。 在进行图画识别分类之前，咱们需求准备练习数据。通常情况下，咱们需求一个包含练习图画和对应标签的数据集。TensorFlow供给了一些便捷的东西来加载和处理图画数据。以下是一个加载图画数据集的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 界说数据集途径
train_dir = 'train/'
val_dir = 'validation/'
# 设置图画预处理参数
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,
                                   rotation_range=20,
                                   width_shift_range=0.2,
                                   height_shift_range=0.2,
                                   shear_range=0.2,
                                   zoom_range=0.2,
                                   horizontal_flip=True)
val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
# 加载练习数据集
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_dir,
                                                    target_size=(224, 224),
                                                    batch_size=32,
                                                    class_mode='categorical')
# 加载验证数据集
val_generator = val_datagen.flow_from_directory(val_dir,
                                                target_size=(224, 224),
                                                batch_size=32,
                                                class_mode='categorical')

在上述代码中，咱们运用ImageDataGenerator来界说图画的预处理参数，并经过flow_from_directory办法从目录中加载数据集。 在TensorFlow中，咱们能够运用Keras API来构建图画识别分类模型。Keras供给了一系列便利易用的层和模型，能够帮助咱们快速构建深度学习模型。以下是一个运用Keras构建图画分类模型的示例代码：

from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
# 加载预练习的VGG16模型
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
# 冻住预练习模型的权重
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
# 构建分类模型
model = Sequential()
model.add(base_model)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

在上述代码中，咱们运用了VGG16作为预练习的模型，并在其基础上构建了一个全连接层分类模型。

本文介绍了TensorFlow在图画识别分类中的应用，并经过相关代码进行了解说。经过TensorFlow供给的东西和库，咱们能够便利地构建、练习和评估图画识别分类模型。