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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 在进行图像识别分类之前，我们需要准备训练数据。通常情况下，我们需要一个包含训练图像和对应标签的数据集。TensorFlow提供了一些便捷的工具来加载和处理图像数据。 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 - 来自专栏喔家ArchiSelf
7行Python的人脸识别
AI涉及的领域众多，图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支。 百度的BFR，Face++的开放平台，汉王，讯飞等等都提供了人脸识别的API，对于老码农而言，自己写一小段代码，来看看一张图片中有几个人，没有高大上，只是觉得好玩，而且只需要7行代码。 第3行 加载目标图片 imread 人脸识别系统一般分为：人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 简化起见，之间读入图片，这是一张去年中生代北京闭门会的集体照。 第7行 保存检测后的结果 万事具备了，调用imwrite，将检测后的结果保存到指定的位置。 结果图如下： 神秘感不是这7行代码，而是OpenCV中的相关实现，OpenCV的中文网也是一个学习体会的好场所。 因此，7行代码只是个噱头，真正的核心是OpenCV。
1.9K30发布于 2018-08-22 - 来自专栏c++ 学习分享
【65001在win7不识别，在win10系统识别】
65001在win7不识别，在win10系统识别 #pragma code_page(65001) 是一个指示编译器使用特定代码页来编译资源文件的预处理器指令。 如果在 Windows 7 上遇到不识别代码页 65001 的情况，可能是由于以下几个原因： 资源编译器的支持：Windows 7 的原生资源编译器可能没有完全支持 UTF-8 编码。 系统更新：确保你的 Windows 7 系统已经安装了所有可用的更新。 大多数Windows应用程序都可以识别BOM，但某些程序和系统可能需要特定的顺序（Little Endian或Big Endian）。 在这种情况下，保存为UTF-16 LE格式通常是Windows平台上识别的默认方式。
1.6K10编辑于 2023-12-28 - 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。 Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (6): ReLU(inplace=True) (7) , stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) ) (avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7, 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 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
渣土车密闭运输识别算法 yolov7
渣土车密闭运输识别算法通过python+yolov7网络模型技术，渣土车密闭运输识别算法对渣土车的密闭运输情况进行实时监测，检测到有未密闭的渣土车进入作业区域或者行驶在道路上时，算法将自动发出警报提示现场人员及时采取措施 渣土车密闭运输识别算法中除了我们大家都熟悉的python以外，接下来我们再介绍下YOLOv7。 与python不同，YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。 YOLOv7 研究团队提出了基于 ELAN 的扩展 E-ELAN。 渣土车密闭运输识别算法使用到的新的 E-ELAN 完全没有改变原有架构的梯度传输路径，其中使用组卷积来增加添加特征的基数（cardinality），并以 shuffle 和 merge cardinality
43920编辑于 2023-09-07 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
工厂人员行为识别检测基于YOLOv7
工厂人员行为识别检测 基于YOLOv7技术来实现的图像识别。人员行为识别图像识别算法是计算机视觉的基础算法，例如VGG，GoogLeNet，ResNet等，这类算法主要是判断图片中目标的种类。 目标检测算法和图像识别算法类似，但是目标检测算法不仅要识别出图像中的物体，还需要获得图像中物体的大小和位置，使用坐标的形式表示出来。 如下图：图像识别和目标检测图片下面我们举个例子来说明 对于三种物体 人、车、摩托车，对于图像识别，输出列表为三个数字，分别代表图像中物体是人、车、摩托车的概率，例如对于上图的输出值或许是[0.001,
1.2K00编辑于 2022-12-06 winform部署yolov7+CRNN实现车牌颜色识别车牌号检测识别
7。 它采用了深度学习技术，利用卷积神经网络对图像进行特征提取，并通过一系列的算法步骤，实现对目标物体的检测和识别。 相比于之前的版本，Yolov7在检测精度和速度上都有了显著的提升。 ）是一种常用于序列化文本识别的深度学习模型，由卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和转录层（CTC）组成。 CRNN模型通过结合CNN和RNN的优点，能够有效地处理图像中的序列化文本，包括识别、转录和校正等任务。 CRNN模型在文本识别任务中具有广泛的应用，包括车牌识别、路标识别、光学字符识别等。此外，CRNN模型还可以与其他技术相结合，如注意力机制、Transformer等，进一步提高模型的性能和准确率。
33910编辑于 2025-07-17- 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。 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来自专栏网站教程centos7不重启识别新添加的硬盘
平时要是做到每次添加一些硬盘，不重启，系统就不会去识别新添加的硬盘，通过以下方式，可以不重启识别新添加的硬盘信息。
2.2K00发布于 2021-07-30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。 【7】显示模块：LCD显示屏 为了方便用户观察当前的温湿度等数据，选用LCD显示屏进行数据的显示。通过STM32的数字接口与LCD显示屏进行通信，将采集到的数据实时显示在屏幕上。 【7】循环运行：将上述步骤组织成一个循环运行的程序，确保系统能够持续采集数据、处理判断和控制执行器的操作。 蔬菜大棚温湿度智能控制系统利用STM32微控制器和各种传感器实现了对环境参数的监测和控制，提高了蔬菜大棚的自动化程度和生产效率。
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
框数 = 28 Calabash 框数 = 21 Capsicum 框数 = 71 Cauliflower 框数 = 32 Cluster bean 框数 = 33 Curry Leaf 框数 = 7 Garlic 框数 = 132 Ginger 框数 = 14 Green Chili 框数 = 137 Green Peas 框数 = 7 Healthy 框数 = 47 Hyacinth Beans = 1194 beetroot 框数 = 33 bell_pepper 框数 = 3173 bittergourd 框数 = 363 blueberries 框数 = 133 bottle 框数 = 7
66020编辑于 2025-07-17来自专栏PaddlePaddle1+1>2，Paddle Lite与EdgeBoard无缝连接，快速实现部署应用
本文通过Paddle Lite高性能推理引擎在百度EdgeBoard计算卡上部署蔬菜识别模型，达到了实时高效识别蔬菜品类的效果。 1. 真实案例：蔬菜种类识别 针对真实的业务需求：蔬菜种类识别，本文进行了完整的案例实现。 简便起见，我们采用了百度AI Studio的公开蔬菜识别模型，为了进一步提高识别速度和效率，采用的是int8量化训练的模型，量化的优点包括低内存带宽、低功耗、低计算资源占用以及低模型存储需求等。 总结 本文利用Paddle Lite推理引擎在EdgeBoard计算卡上部署Resnet50 int8量化蔬菜识别模型，实现了边缘端智能识别蔬菜品类的功能，可用于多种场景。 整个应用借助Paddle Lite的上层框架优化能力与FPGA的底层计算加速能力，每秒可识别50帧，真正实现实时高效的蔬菜识别。
1.1K20发布于 2019-10-10来自专栏深度学习和计算机视觉模式识别考点总结（第7-12个ppt）
接上文。 ⑦ 第六章 近邻法 三种近邻法 近邻法是模板匹配 全部样本作为代表点 近邻法的计算量 近邻法的错误率 两个样本集搜索规则 压缩近邻法的步骤 ⑧ 第七章 主成分分析（PCA） 主
70620发布于 2019-10-24来自专栏AI机器学习与深度学习算法机器学习入门 7-9 人脸识别与特征脸
本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用，也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸，并通过可视化的方式直观的感受特征脸。 同样在这里我们依然使用sklearn内部为我们提供的人脸识别数据集"The Labeled Faces in the Wild face recognition dataset"。 对于人脸识别数据集而言，如果没有访问外国网站，虽然下载速度相对慢一点，但是还是能够下载的。 sklearn的人脸识别数据集大约200MB，相对而言数据集还是比较大的。 这就是这一小节所介绍的PCA在人脸识别领域中的一个专门的应用特征脸。 使用这种人脸图片足够的数据集进行人脸识别相对来说就比较靠谱。
1.4K20发布于 2019-11-23来自专栏机器学习初学者精选文章拒绝脸盲，7天挑战人脸识别技术，你敢来吗？
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。尽管人脸识别曾经只是出现在科幻电影里的“黑科技”，但如今，它早已进入到现实生活的各行各业，在实际场景中被广泛运用。 在ATM机上通过人脸识别进行取款、国家司法考试用人脸识别技术验证考生身份、在地铁等人流密集地将人脸识别应用于反恐活动、利用人脸识别在边检处推行自助通关……可以说，它涉及到社会运作的多个领域，为识别个人身份提供了高效的技术支持 常规情况下人脸识别特指人脸识别技术或系统，而作为技术人员的我们，其实可以把人脸识别简化为人脸检测和人脸识别。 3、具体识别：将带识别的图像或特征与人脸数据库里的特征进行匹配，得到最终的预测结果。 ? 现在，人民邮电出版社异步社区邀请京东CV算法工程师、北航硕士、计算机视觉、竞赛、科大讯飞金牌讲师刘老师，《动手学深度学习》训练营7天带你掌握人脸识别技术，理论知识和案例解析，让0基础的小白也能轻松入门！
1.3K10发布于 2021-02-08来自专栏可以叫我才哥用Python采集蔬菜与肉类商品历史价格，带你了解了解~
猪肉价格走势 而一些蔬菜比如油麦菜从年初的2.5元/斤到现在的4.5元/斤，高的时候能有8元/斤；再比如菠菜从年初的1.7元/斤到现在的4元/斤，高的时候也能到7-8元/斤。 我们知道前年 50块一斤猪肉(也是离谱)，现在可以买5斤，于是就有了下面这张对比图： 以前没钱吃肉，现在没钱吃菜 那么，蔬菜价格目前到底是什么情况呢？全年一般又是什么样的走势呢？
50720发布于 2021-11-09基于Java+Springboot+Vue开发的鲜牛奶鲜果蔬菜订购管理系统源码+运行
该项目是基于Java+Springboot+Vue开发的鲜牛奶订购管理系统（前后端分离），鲜果蔬菜预订系统。这是一项为大学生课程设计作业而开发的项目。
20300编辑于 2025-05-25来自专栏KT148AKT1404A语音芯片USB连电脑，win7正常识别WIN10无法识别USB设备
一、简介KT1404A语音芯片画的板子，USB连接电脑，win7可以正常识别到U盘，WIN10提示无法识别USB设备（获取设备描述符失败），这是什么问题问题首先，这款芯片已经出货非常非常多了，所以稳定性是不用怀疑的其次 ，芯片的usb是符合usb标准的，也就是意味着不受电脑系统的影响，xp、win7、win10等等都是无缝支持的。 microusb接口连接电脑，设备管理器信息这里芯片是将存储器模拟成“大容量存储设备”，这个对windows来说是免驱动的也就是您购买的U盘设备，其实不需要找厂家要驱动安装包，是一个道理Window会自动识别
46310编辑于 2024-06-08来自专栏燧机科技-视频AI智能分析监控室值班人员脱岗睡岗识别算法 yolov7
监控室值班人员脱岗睡岗识别算法基于python+Yolov7深度学习神经网络算法，python+Yolov7算法模型可以7*24小时不间断自动识别现场画面人员行为，算法鲁棒性强。 YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。 YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。 YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。 此外， YOLOv7 的在速度和精度上的表现也优于 YOLOR、YOLOX、Scaled-YOLOv4、YOLOv5、DETR 等多种目标检测器。
1.4K00编辑于 2023-05-20来自专栏姚红专栏如果centos7添加新网卡，系统不识别的解决办法
#ifconfig 2.获取新增网卡的真实mac #ip addr 3.复制eth0到eth1并修改配置文件 #cd /etc/sysconfig/network-scripts #cp ifcfg-eth0 ifcfg-eth1 #vim ifcfg-eth1 要修改的内容有： HWADD 通过ip addr获取 UUID 我没有查到UUID，可以注释掉 NAME 改为当前的网卡
3.7K20发布于 2019-09-11
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