基于TensorFlow的蔬菜水果识别系统的Python实现

简介：
本项目利用TensorFlow框架，采用Python语言开发了一套高效的蔬菜水果图像识别系统。通过深度学习技术训练模型，实现了对多种常见果蔬的有效分类与识别。 基于TensorFlow的蔬菜水果识别系统采用Python编程语言开发，并使用深度学习框架TensorFlow进行构建。该系统的分类模型为InceptionResnetV2，在训练过程中达到了85%以上的精度，能够准确地对12种不同的果蔬类别进行识别：土豆、圣女果、芒果、韭菜、大葱、大白菜、香蕉、胡萝卜、梨、黄瓜、西红柿和苹果。 系统具备自动优化参数的功能，从而提高模型的性能与准确性。此外，该系统还集成了图像预处理模块，能够对输入图片执行如缩放、裁剪以及归一化等操作以提升识别结果的质量及稳定性。