- 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。 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。 在TensorFlow中，我们可以使用Keras API来构建图像识别分类模型。Keras提供了一系列方便易用的层和模型，可以帮助我们快速构建深度学习模型。 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。
80821编辑于 2023-07-13 - 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。 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【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 <74500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。 这种方法存在一些问题，例如人工监测容易出现误差和延迟，而且对于大规模的蔬菜大棚来说，人工调节工作量巨大。所以开发一种基于智能控制系统的蔬菜大棚温湿度管理方案变得非常重要。 项目的目标是提高蔬菜大棚的生产效率和质量，降低能源消耗，并减少人力投入。通过智能控制系统的应用，农民能够实现更加可持续和高效的农业生产，为社会提供更多健康的蔬菜产品。 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
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)
58120编辑于 2025-07-17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？
49420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。
18200编辑于 2025-05-25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来自专栏青年夏日视频识别 动作识别 实时异常行为识别 等所有行为识别
大家好，我是cv君，很多大创，比赛，项目，工程，科研，学术的炼丹术士问我上述这些识别，该怎么做，怎么选择框架，今天可以和大家分析一下一些方案： 用单帧目标检测做的话，前后语义相关性很差（也有优化版）， 当然可以通过后处理判断下巴是否过框，效果是不够人工智能的），高抬腿计数，目标检测是无法计数的，判断人物的球类运动，目标检测是有很大的误检的：第一种使用球检测，误检很大，第二种使用打球手势检测，遇到人物遮挡球类，就无法识别目标 开始 目前以手势和运动识别为例子，因为cv君没什么数据哈哈 项目演示： 本人做的没转gif，所以大家可以看看其他的演示效果图，跟我的是几乎一样的~ 只是训练数据不同 一、 基本过程和思想
5.6K20发布于 2021-04-18来自专栏决策智能与机器学习智能识别方面主要进展 | 语音识别、OCR识别、图像识别、生物识别…… | 智能改变生活
识别与分类技术可应用于图像识别、医疗诊断、生物识别、信号识别和预测、雷达信号识别、经济分析，以及在智能交通管理、机动车检测、停车场管理等场合的车牌识别等很广泛的领域。 语音识别：语音识别行业现在似乎维持着最大的平衡，因为国内外各家的引擎识别率都基本在同一个水平线上，差不多达到了当前语音识别技术的极限，彼此之间差距不是那么明显。 国内著名的车牌识别产品主要有中科院自动化研究所汉王公司的汉王眼、北京文通科技有限公司的文通车牌识别系统等。 ? 虹膜识别：现代信息社会对精准识别的需求，呼唤更加不可替代的生物体特征，虹膜识别应运而生。 目前主要应用有证件识别、银行卡识别、名片识别、文档识别、车牌识别等。 ? 唇语识别：相较于前文提到的语音识别、车牌识别、人脸识别等难度更大，其很大程度上取决于语言的语境和对其的了解，而这些都只通过视觉来呈现的。
6.2K30发布于 2020-08-04来自专栏腾讯教育黑板报2022Q1恋爱脱单、蔬菜种植、养猪课增长超20%｜腾讯课堂数据报告
居家办公人数的增多也带动了运动健康、蔬菜瓜果种植、书法、恋爱脱单等课程在线学习人数的增长。 除此之外，蔬菜种植、果树种植、养猪等课程进入了全国热学TOP10生活百科课程中。 广东运动健康学习规模暴涨115% 女性占比44% 在运动健康这一类别下，广东人的学习热情尤为高涨。
42630编辑于 2022-04-18基于yolov8的水果蔬菜检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】 基于YOLOv8的水果蔬菜检测系统是一种高效、实时的物体识别解决方案，旨在帮助用户快速准确地识别多种水果和蔬菜。 该系统利用YOLOv8模型的强大性能，能够识别包括苦瓜（Bitter melon）、茄子（Brinjal）、卷心菜（Cabbage）、葫芦（Calabash）、甜椒（Capsicum）、花椰菜（Cauliflower 特别地，该系统还能识别一些非蔬果类物品，如面包、奶酪、巧克力、鸡蛋、牛奶等，以及多种猫和猫的品种，增加了系统的通用性和趣味性。 此外，该系统对于一些特殊或地域性的蔬果，如簇豆（Cluster bean）、咖喱叶（Curry Leaf）、丝瓜（Sponge Gourd）等也有出色的识别能力。
44810编辑于 2025-07-16来自专栏PaddlePaddle【场景文字识别】场景文字识别
场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下，将图像信息转化为文字序列的过程，可认为是一种特别的翻译过程：将图像输入翻译为自然语言输出。 场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生，如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。 在场景文字识别任务中，我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合，免除人工定义特征，避免字符分割，使用自动学习到的图像特征，完成端到端地无约束字符定位和识别。 本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition) 。 任务如下图所示，给定一张场景图片，STR 需要从中识别出对应的文字"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.
28.4K70发布于 2018-04-02来自专栏全栈程序员必看python屏幕文字识别_python 图片文字识别 可截图识别
“”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “true” “”” 带参数调用通用文字识别 “”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “false” “”” 带参数调用通用文字识别 +’********’*2+’\n’) print(‘截屏识别填1，图片识别填2:’) pd=input(”) if pd==’2′: print(‘***************请将图片放置本目录下*
44.3K10编辑于 2022-09-01来自专栏用户8715145的专栏智能识别图像识别采用了什么原理？智能识别图像识别有哪些应用？
，那么智能识别图像识别采用了什么原理？ 智能识别图像识别有哪些应用？ 智能识别图像识别采用了什么原理？ 智能识别图像识别是通过图像的特征为基础从而达到识别结果的，每个图像都会有自己的特征，在完整的图像库里面就可以找寻出相同特征的图像。 智能识别图像识别有哪些应用？ 智能识别图像识别这项技术虽然并没有完全成熟，但是基础的技术已经能够应用到很多方面的，那么智能识别图像识别有哪些应用？ 关于智能识别图像识别的文章内容今天就介绍到这里，相信大家对于智能识别图像识别这项技术已经有所了解了，相信在未来的某一天人工智能的各种技术都会成熟的。
7.7K30发布于 2021-10-20来自专栏IT大咖说技术能否成为解决问题的“最优解”？来WAVE SUMMIT 2022找答案
随着人们生活水平的不断提高，近几年营养价值高、口感好的水培蔬菜受到追捧。然而在早期的水培植物工厂，农学专家每天都要走2、3万步观察蔬菜生长和虫害情况，全年无休。 即使如此，一旦疏忽还有可能导致15～20%蔬菜的浪费…… 这些场景并非我们每个人日常所能看见，但人们的衣食住行与这许多人的辛勤劳作、默默付出密切相关。 AI参与建设的智慧植物工厂，已经可以实现机器24小时自动照看、多方位呵护蔬菜生长采收，提升了农业从业人员的工作效率，实现蔬菜生长的提质增量，使用极少人力就能生产出数倍于以往的新鲜蔬菜。 疫情期间，完全不懂编程的小学生郭佳慧使用飞桨EasyDL零门槛AI开发平台开发了口罩佩戴识别系统，可轻松甄别用袖子、手臂遮挡面部的“作弊”行为，并在百度AI市场获得了数千人次的下载应用。
26610编辑于 2022-05-20来自专栏自然语言处理实体识别(1) -实体识别任务简介
命名实体识别概念 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER) , 是指识别文本中具有特定意义的词（实体），主要包括人名、地名、机构名、专有名词等等,并把我们需要识别的词在文本序列中标注出来 例如有一段文本:李明在天津市空港经济区的税务局工作 我们要在上面文本中识别一些区域和地点,那么我们需要识别出来内容有: 李明(人名)、天津市(地点)、 空港经济区(地点)、税务局(组织) 识别上述例子我们使用了以下几个标签 命名实体识别工具 Stanford NER：斯坦福大学开发的基于条件随机场的命名实体识别系统，该系统参数是基于CoNLL、MUC-6、MUC-7和ACE命名实体语料训练出来的 https://nlp.stanford.edu 支持命名实体识别。 用于对序列数据进行分割和标记，主要用于NLP任务，例如命名实体识别、信息提取和序列标注等任务。
1.3K20编辑于 2023-08-25来自专栏算法工程师的学习日志车牌识别（2）-搭建车牌识别模型
上一期分享了模拟生成车牌的方法，今天分享一下搭建要给简单的车牌识别模型，模拟生成车牌的方法参看：车牌识别（1）-车牌数据集生成 生成的车牌如下图 准备数据集，图片放在path下面，同时把图片名称和图片的车牌号对应关系写入到 y_train是长度为7的列表，其中每个都是shape为(n, # )的ndarray，分别对应n张图片的第一个字符，第二个字符....第七个字符 因为车牌是固定长度，所以有个想法，就是既然我们知道识别七次 ，那就可以用七个模型按照顺序识别。 0.9915 - val_c5_acc: 0.9723 - val_c6_acc: 0.9212 - val_c7_acc: 0.9336 可见五轮训练后，即便是位置靠后的几位车牌，也实现了 93% 的识别准确率 ，识别成功 chars = '' for arg in np.argmax(lic_pred, axis=1): # 取每行中概率值最大的arg,将其转为字符
3.4K30编辑于 2022-07-27来自专栏又见苍岚调用 Baidu 语音识别接口识别短句
语音识别已经是很成熟的技术了，本文记录调用百度 API 实现语音识别的过程。 简介 百度语音识别的功能： 技术领先识别准确 采用领先国际的流式端到端语音语言一体化建模方法，融合百度自然语言处理技术，近场中文普通话识别准确率达98% 多语种和多方言识别 支持普通话和略带口音的中文识别 ；支持粤语、四川话方言识别；支持英文识别 深度语义解析 支持50多个领域的语义理解，如：天气，交通，娱乐等。 ，使识别结果的表现方式贴合表述，更加可懂 数字格式智能转换 根据语音内容理解可以将数字序列、小数、时间、分数、基础运算符正确转换为数字格式，使得识别的数字结果更符合使用习惯，直观自然 支持自助训练专属模型 音频重采样 语音识别需要将音频采样频率固定在 16k，如果当前音频不是 16k 采样率，需要重采样。 可以参考 修改 wav 音频采样率 测试音频 原神中的一段 音频 为例。
1.9K10编辑于 2023-06-27
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