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蔬菜识别系统Python+TensorFlow+Django网页界面+卷积网络算法+深度学习模型
一、介绍蔬菜识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。 并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 二、效果图片图片图片图片三、演示视频+代码视频+完整代码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/uc1z9asdufhe1co7四、TensorFlow图像分类示例TensorFlow Flatten# 加载预训练的VGG16模型base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3) 本文介绍了TensorFlow在图像识别分类中的应用，并通过相关代码进行了讲解。通过TensorFlow提供的工具和库，我们可以方便地构建、训练和评估图像识别分类模型。
81721编辑于 2023-07-13 - 来自专栏Node开发
NodeJS人脸识别(3)
获取到了access_token其实我们已经完成了鉴权操作，http请求我们也已经进行封装，下一步其实就可以开始调用API实现上一篇文章的人脸识别功能了。 API每个接口都需要携带access_token进行鉴权，所以请求接口地址为： CONFIG.detectURL = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/ 3.实现人脸识别功能API使用SDK可以直接直接封装好的方法，而调取API我们则需要手动封装方法调用已封装好的http请求发起请求。 总结： 其实人工智能基于前人的基础进行使用是很简单的。 吴坤我们使用现成的SDK或者自己封装调用API，其实难度系数都不高，因为最难的人脸识别真正实现的逻辑操作现有的API已经实现，我们无需去关心人脸识别它如何进行识别，而只需调用API就可以进行识别。 人脸识别系列文章到本篇就结束了，有兴趣研究原理的可以自行去进行研究。
1.2K60发布于 2019-06-13 - 来自专栏算法之名
3D点云识别
上图中激光雷达位于圆圈的中心，周围产生的光点就是产生的3D点云。它的中心一般由一辆携带激光雷达的汽车来进行360度的扫描 在上面的两张图中，一个是正常的角度，一个是俯视图。 精确：+/-2cm 图像 vs 点云 点云：简单精确适合几何感知 图像：丰富多变适合语义感知 这两种感知手段在ADAS(自动驾驶)场景中各有各的用处，比如说交通信号，3D点云就无法感知，只能通过图像识别来进行感知 3D点云数据来源 CAD模型：一般分类/分割问题的数据集是CAD。 的，我们要用的就是这个3d的数据集 跟踪数据集 分割数据集 这些都是将原始数据集处理一下，来应对各种细分的算法。 object dectection(物体检测)、tracking(追踪) 数据采集场景:Road(道路)、City(城市)、Residential(住宅区)、Campus(校园)、Person(人) 3D
2.2K20编辑于 2022-03-24 - 来自专栏Python编程 pyqt matplotlib
基于VGG16迁移学习给蔬菜水果分类
人类并不是通过从头分析成千上万个相似的图像来识别新的图形。 VGG16模型是在ImageNet竞赛中获得成功的最早的算法之一，它比较简单，本篇用它来介绍迁移学习和用来训练我们的蔬菜水果图像分类器。 它所有的算法参数都是调整好的，可以识别1000个类别。 VGG16详细的模型结构如下： VGG( (features): Sequential( (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (1): ReLU(inplace=True) (2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=( 当然，最后一层的out_features 得由1000改为36，因为我们的蔬菜水果数据集仅含有36个类别。
1.4K10编辑于 2022-06-07 - 来自专栏python3
python3+opencv3人脸识别入
import sys import importlib import cv2 #注意python2中，直接调用reload(sys)，但python3中要import importlib importlib.reload haarcascade_frontalface_default.xml') # 读取图片 image = cv2.imread(imagepath) #把图像转为灰度图，查了一下原因，是这么说的： # 减少数据量(比如RGB模式，可以减少到原图片的1/3)
54420发布于 2020-01-10 - 来自专栏python3
Python3 图像识别（二）
(h2,h4)) print('3&4 --> ',hamming(h3,h4)) 结果： 1&2 --> 1 1&3 --> 0 1&4 --> 1 2&3 --> 1 2&4 --> 1 3&4 --> 1 四、余弦感知哈希 为了提升更好的识别效果，可以使用余弦感知哈希算法。 缺点：只能够识别变形程度在25%以内的图片。 步骤： 1.缩小尺寸：将图像缩小到32*32，并转为灰度图。 2.计算DCT：对图像进行二维离散余弦变换。 (h2,h4)) print('3&4 --> ',hamming(h3,h4)) print('1&1 --> ',hamming(h1,h1)) 结果： 1&2 --> 3 1&3 --> 1 1&4 --> 6 2&3 --> 3 2&4 --> 6 3&4 --> 5 1&1 --> 0 图例： ‘1.jpg’ ?
1K30发布于 2020-01-19 - 来自专栏机器学习AI算法工程
YOLO3 动漫人脸识别
https://github.com/wmylxmj/YOLO-V3-IOU
1.8K20发布于 2019-10-29 - 来自专栏机器学习AI算法工程
【目标识别】yolo3_keras_Logo识别&训练自己数据
修改yolo.py中第24行权重路径 3. 将需要检测图片放入sample文件夹中 4. 中的classes_path修改为自己的) step 2 执行xml_to_data.py 生成 kitti_simple_label.txt python xml_to_data.py step 3
96330发布于 2020-05-15 - 来自专栏【Educoder实训】头歌实践教学平台
【CSS——页面布局】新鲜的蔬菜（蓝桥杯真题-2439）【合集】
背景介绍 厨房里新到一批蔬菜，被凌乱地堆放在一起，现在我们给蔬菜分下类，把相同的蔬菜放到同一个菜板上，拿给厨师烹饪美味佳肴吧。 edge" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /> <title>新鲜的蔬菜 每个 box 元素内包含若干个 元素，每个 item 元素中又包含一个
标签，用于显示蔬菜图标。 #box3 .item:nth-child(3) 样式： grid-area:3/3;：将 #box3 中的第三个 .item 元素放置在网格的第 3 行第 3 列。 在这个过程中，会识别出
作为整体容器，以及内部的三个元素和它们包含的 及 <99100编辑于 2025-03-07来自专栏python3Python3 图像识别（一）
Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、环境准备： 1.Python3.x（我是用的是Python3.6.5），这个问题不大，只要3.4以上就OK。 2.Numpy（直接pip安装即可） pip install numpy 3.OpenCV（找到与你Python相对应的版本即可，注意32bit和64bit） 下载地址：https://www.lfd.uci.edu
1.4K30发布于 2020-01-20来自专栏北京马哥教育3行Python代码完成人脸识别
Face Recognition软件包 这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。 鉴定图片中的脸 识别图片中的人是谁。 你甚至可以用这个软件包做人脸的实时识别。 ：https://medium.com/@ageitgey/try-deep-learning-in-python-now-with-a-fully-pre-configured-vm-1d97d4c3e9b 在树莓派2+上安装 看这篇说明：https://gist.github.com/ageitgey/1ac8dbe8572f3f533df6269dab35df65 在Windows上安装 虽然Windows ：https://medium.com/@ageitgey/try-deep-learning-in-python-now-with-a-fully-pre-configured-vm-1d97d4c3e9b
1.6K70发布于 2018-05-03来自专栏原创检测快速识别字体，3步到位
微信图片_20200706153157.png 这些情况在设计师或者运营同学中最为常见，那么到底怎么快速识别字体到底是什么字体呢？ 今天我给大家推荐一款小工具，可以快速的识别图片中的字体到底是什么字体，有没有侵权！ 1.61_1.jpg 第一步：截取图片 截取你希望检测的字体图片，最好是背景纯色，这样更便于快速识别图片中的字体； 微信截图_20200706162039.png 第二步：打开工具（重点步骤） 20200706162155.png 第三步：检测结果 强大的数据处理技术和高智能化识别内核，智能简化软件操作步骤，极速识别图片上的字体。 你以为这样就结束了，检测出的字体，还有侵权风险识别，比如本次检测的字体是站酷小薇LOGO体，它本身是一个可商用版权字体，检测结果就会提示【侵权风险低】，这样基本上就可以放心使用了。
16.3K21发布于 2020-07-06来自专栏Hcode网站Python3+Opencv+PyMySQL实现人脸识别
前言 今天带来的是基于Opencv（c++底层编译）的人脸识别，再利用PyMySQL实现对数据的储存。 具体步骤是： image.png 使用到的库，模块有 ①CV2(Opencv)：图像识别，摄像头调用 ②os：文件操作 ③numpy：NumPy(Numerical Python) 是 Python 然后利用opencv的LBPHFaceRecognizer对人脸创建模型，制作我们自己的人脸识别器，存储为名叫trainer.yml的数据文件，等待人脸识别来调用 补充：LBP是一种特征提取方式，能提取出图像的局部的纹理特征 ，最开始的LBP算子是在3X3窗口中，取中心像素的像素值为阀值，与其周围八个像素点的像素值比较，若像素点的像素值大于阀值，则此像素点被标记为1，否则标记为0。 3秒后程序自动关闭...') time.sleep(3) 最后 再次打开摄像头对人脸进行识别，此次识别先取出数据库对应id的数据，然后显示在识别框旁边。
1.6K50发布于 2020-07-14来自专栏好奇心LogFY-3A卫星对大雾的识别
FY-3A卫星对大雾的识别 FOG IDENTIFICATION BY 航空气象创新应用联合实验室 风云系列气象卫星是我国自主研发的一类对地观测卫星，主要面向以大气为主的地球观测需求。 FY-3A卫星 FY-3A卫星是我国自行研发的第二代极轨气象卫星,其轨道高度831km，轨道倾角98.81°,白天自北向南绕地球运行。 它的主要用途有监测全球云量,判识云的高度、类型和相态,探测海洋表面温度,监测植被生长状况和类型,监测高温火点,识别地表积雪覆盖,探测海洋水色等。 除了单波段判识以外,也可以利用彩色合成的方法加强对雾的识别。 再如2020年3月30日，四川凉山西昌森林火情的监测。
1.5K20发布于 2021-11-29来自专栏全栈程序员必看树莓派3B+ 人脸识别(OpenCV)
树莓派3B+ 人脸识别(OpenCV) ---- 相信大家都看了前面的OpenCV安装和人脸检测教程，已经跃跃欲试，想要进行人脸识别了，现在我们正式进入重头戏——人脸识别 的教程。 3.人脸识别 使用样图，使用树莓派摄像头获取图片。 // python脚本，请保存为facerec.py #! get() draw_frame( faces, img, gray ) elif fcount == 3: pr3 = pool.apply_async 首先，所有的方法都有类似的过积，即都使用了分好类的训练数据集（人脸数据库，每 个人都有很多样本）来进行“训练”，对图像或视频中检测到的人脸进行分析，并从两方面来确定：是否识别到目标，目标真正被识别到的置信度的度量 PCA的本质是识别某个训练集上（比如人脸数据库）的主成分，并计算出训练集（图像或帧中检测到的人脸）相对于数据库的发散程度，并输出一个值。
1.2K11编辑于 2022-09-12来自专栏嵌入式项目开发基于STM32的蔬菜大棚温湿度智能控制系统设计
一、前言 随着人们对健康和可持续生活方式的关注不断增加，蔬菜大棚成为了现代农业中的重要组成部分。蔬菜大棚提供了一个受控的环境，使得农民能够在任何季节种植蔬菜，并根据需要进行调节。 为了实现最佳的蔬菜生长和产量，对温度和湿度等环境条件的精确控制至关重要。 传统的蔬菜大棚管理通常依赖于人工监测和调节。 【1】主控芯片：STM32F103ZET6 主控芯片使用STM32F103ZET6，它是一款高性能的ARM Cortex-M3内核微控制器，具有丰富的外设资源和强大的处理能力。 【3】土壤湿度传感器：土壤湿度传感器 土壤湿度采集选用土壤湿度传感器，通过模拟-数字转换器（ADC）接口采集土壤湿度数据。该传感器能够准确测量土壤湿度，为农作物提供合适的灌溉水量。 【3】数据处理与判断：根据采集到的温湿度和土壤湿度数值，进行相应的数据处理和判断。判断当前温度是否超出设定范围，以及土壤湿度是否低于设定阈值等。
2.6K51编辑于 2023-09-27水果蔬菜检测数据集VOC+YOLO格式9637张94类别
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)
66020编辑于 2025-07-17来自专栏决策智能与机器学习语音识别应用场景（3）：声纹识别打造个性化语音指纹
相较于声纹识别，大众可能对语音识别更为熟悉，但二者有本质的区别。语音识别是“说什么”，声纹识别是“谁在说”。而语音识别必然会从“说什么”发展到“谁在说”。 （3）公安司法。对于各种电话勒索、绑架、电话人身攻击等案件，声纹辨认技术可以在一段录音中查找出嫌疑人或缩小侦察范围；声纹确认技术还可以在法庭上提供身份确认（同一性鉴定）的旁证。 目前该技术在国外军事方面已经有所应用，据报道，迫降在我国海南机场的美军EP-3侦察机中就载有类似的声纹识别侦听模块。 （5）保安和证件防伪。如机密场所的门禁系统。 =1578583738100712685&wfr=spider&for=pc 2、https://www.leiphone.com/news/201611/ISBPJpacXH5bI7hE.html 3、 https://baike.baidu.com/item/%E5%A3%B0%E7%BA%B9%E8%AF%86%E5%88%AB/2101887?
3.7K20发布于 2020-08-04来自专栏AIoT技术交流、分享Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)—训练人脸识别模型
目录 案例引入 本节项目 ---- 最近有小伙伴们一直在催本项目的进度，好吧，今晚熬夜加班编写，在上一节中，实现了人脸数据的采集，在本节中将对采集的人脸数据进行训练，生成识别模型。
3.1K30发布于 2021-01-20来自专栏XAI【Python3-API】通用文字识别示例代码
Python3-urllib3-API通用OCR示例代码 AccessToken获取可以参考:http://ai.baidu.com/forum/topic/show/497663（Python3-urllib3 ----------------------------------下面开始代码----------------------------------------------------- Python3- API示例代码(通用文字识别) ''' Created on 2018-1-25 通用文字识别-Python3 -API示例代码 @author: 小帅丶 ''' import urllib3,base64 from urllib.parse import urlencode access_token='自己应用信息获取的access_token' http=urllib3.PoolManager() url Python3输出位串，而不是可读的字符串，需要进行转换 result = str(request.data,'utf-8') print(result) 返回的识别结果内容 { "log_id
2.5K70发布于 2018-02-09
腾讯云开发者
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