- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏Python项目
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Ms08067安全实验室
人脸识别9种攻击方式
9.
1.4K10编辑于 2025-03-07 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenCV实现0到9数字识别OCR
使用OpenCV对0到9数字进行识别，实现简单OCR功能，基于CA（轮廓）分析实现特征提取，基于L1距离计算匹配实现数字识别。在排除干扰的基础上，识别精度可以达到98%以上。 整个算法分为两个部分，第一部分是特征提取，提取的特征实现了尺度不变性与轻微光照与变形干扰排除，第二部分基于特征数据进行匹配实现了相似性比较，最终识别0到9十个数字。 第一部分详解： 算法的第一部分主要是实现以下功能，提取42个特征向量，用其中40个向量做匹配识别，另外两个向量做辅助检查。比如0跟1的横纵比有明显差别。特征提取的主要步骤如下： 1. 识别结果： ? 观察结论 训练数据和识别数据在字体、大小上均有差异，然而根据提取的特征进行匹配，均可识别，充分证明了本识别算法的尺度不变性与局部抗干扰能力。
5.7K20发布于 2018-07-26 - 来自专栏我爱计算机视觉
GroupFace 人脸识别，刷新 9 个数据集SOTA
在人脸识别常用的 9 大数据集(LFW, YTF, CALFW, CPLFW,CFP, AgeDB-30, MegaFace, IJB-B, IJB-C)上，该算法表现出了一致性的精度提高，虽然代码没开源 作者认为如果在训练的时候能够给出每张图片所属组（或者说类别）的标签，训练得到的特征天然的具有缩小人脸搜索范围的性质，使人脸识别更精准。 其实透过上面的分析可知，使用作者的方法很难学到作者假设的那种语义分组，但在实验中发现，网络自动分组对人脸识别来说仍然有好处的。 实验结果 除了使用GroupFace网络结构，作者还使用arcface loss损失函数，在 9 个常用的1:1人脸验证和1:N人脸识别数据集中的实验，均得到了显著的精度提升。 ? ? ? 虽然作者称GroupFace是一种人脸识别专用算法，但其实这种思想在所有表示学习、度量学习领域都值得尝试，比如ReID。
1.4K20发布于 2020-05-27 - 来自专栏Android 研究
PMI-ACP 敏捷项目管理9——识别干系人
一、识别干系人 识别干系人并分析和记录他们的相关信息，可以帮助敏捷项目经理建立对各个干系人或者干系人群体的适度关注。 在项目或者阶段的早期，识别干系人，并分析他们的利益层次、个人期望、重要性和影响力，对项目成功非常重要。 识别干系人的工具，主要包括：任务、线框图和用户故事 二、人物 人物是用细节描述详细阐释用户信息，提供客户的背景；部分人物带有名称、地址、年龄、收入、洗好、厌恶和其他概念性细节。 任务是快速识别项目干系人和他们兴趣点的一个工具。软件项目通常创建即将使用这个系统的不同类型的任务。人物可以基于某个真实的人或者多个用户的复合原型。 验收条件体现故事范围，需要在故事编译的时候就识别验收标准。同时，对于这些测试要能够从界面或者接口进行，能够被自动化测试。 4 用户故事待办事项 一旦用户故事被写好，他们就应该放在一个待办事项中。
1.7K20发布于 2018-08-30 - 来自专栏猿人工厂
猿设计9——真电商之商品实体识别
经过前一章节的讨论相信你已经能够正确的区分SPU与SKU两个概念。商品系统的设计与构建，从某种程度上来讲，就是围绕SPU和SKU来进行的。但是只有这两个粗浅的概念，并不足以描述一个商品信息，今天，我们一起来聊一聊商品到底有哪些信息，进一步完善商品系统的设计。
1.3K20发布于 2020-07-28 - 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(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (8): ReLU(inplace=True) (9) 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【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。 RCC_APB2Periph_USART1 | RCC_APB2Periph_GPIOA, ENABLE); // 配置USART1的引脚 GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_9; RCC_APB2Periph_USART1 | RCC_APB2Periph_GPIOA, ENABLE); // 配置USART1引脚 GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_9; 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
= 24 half onion 框数 = 32 ham 框数 = 74 heavy_cream 框数 = 141 jalapeno 框数 = 10 kiwi 框数 = 159 lemon 框数 = 9
66020编辑于 2025-07-17多种蝴蝶识别分割数据集labelme格式784张9类别
数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数)：784 标注数量(json文件个数)：784 标注类别数：9 标注类别名称:["
20500编辑于 2025-07-16稻田虫害识别分割数据集labelme格式7533张9类别
是原图剩余为增强图片 数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数)：7533 标注数量(json文件个数)：7533 标注类别数：9
17710编辑于 2025-07-16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来自专栏芯智讯谷歌Pixel 9系列手机将采用高通超声波指纹识别技术
7月8日消息，据业内传闻显示，谷歌新一代旗舰智能手机Pixel 9系列预计将于8月中旬正式发布，新机很可能将首度搭载超声波屏下指纹识别技术，以取代原先光学式指纹识别。 据芯智讯了解，谷歌 Pixel 9系列将采用与三星Galaxy S24 Ultra一样的高通3D Sonic Gen 2超声波指纹识别传感器。 这也将使得用户无需将指尖100%精准的对准屏幕提示的识别区域也能实现指纹识别。 另据《经济日报》报道称，高通与业成（GIS）是长期合作伙伴，前者负责提供超声波屏下指纹识别传感器与软件算法，后者则负责供应屏下指纹识别模块。 据悉，GIS近年来在屏下指纹辨识模块市场大有斩获，除持续供货给三星用于旗舰机外，也有打入不少大陆手机品牌厂，若能再切入谷歌 Pixel 9系列，等于一口气囊括美国、中国大陆、韩国等客户的指纹识别订单。
58010编辑于 2024-07-12来自专栏li_wait打印9*9乘法口诀
j = 1; j <=i; j++) { printf("%d*%d=%d ", j, i, i * j); } printf("\n"); } return 0; } 打印9* 9乘法口诀表： 从图中看出第四排和第五排没有对齐，要想对齐，可以考虑 printf限定占位符的最小宽度（https://blog.csdn.net/wait___wait/article /details/135287228） 9*9乘法口诀表中最大位数是2，因此设最小宽度为2。
44910编辑于 2024-10-23来自专栏技术杂记9
服务端 /var/log/messages 中会出现类似的日志Aug 25 00:26:02 pptp-server pptpd[10177]: CTRL: Client 103.240.124.15 control connection startedAug 25 00:26:02 pptp-server pptpd[10177]: CTRL: Starting call (launching pppd, opening GRE)Aug 25 00:26:02 pptp-server pppd[10178
97820编辑于 2022-06-30来自专栏香菜聊游戏虚幻5引擎正式发布，网易、B站、鹰角网络捐赠蔬菜支援上海抗疫
网易、B站、鹰角网络捐赠蔬菜支援上海抗疫 清明节后第一天，网易严选表示已经将50吨蔬菜送达上海，而鹰角网络也在政府支持下采购了600余吨蔬菜分批送往上海，到达后捐给地方公益组织。
1.1K20编辑于 2022-05-29
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号