Advertisement

用YOLOv5进行水果蔬菜识别的软件

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
该软件旨在专为区分水果与蔬菜而设计。它整合了大量瓜果及蔬菜的相关信息库,并采用拍照扫描技术实现果蔬辨识过程。通过YOLOv5模型进行训练,实现了对每种果蔬的精确识别并定位出其名称、数量和具体位置信息。用户据此可迅速获取所需果蔬的信息以满足个人需求。在 backend部分,使用Flask框架编写相应函数;而前端Web界面则由VUE框架负责构建。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 图像
    优质
    本项目聚焦于开发先进的计算机视觉技术,旨在准确识别与分类各种水果及蔬菜。通过深度学习算法优化图像识别精度,助力现代农业智能化管理与零售业库存高效处理。 用MATLAB编写的果蔬图像识别程序,该程序能够提取颜色特征。
  • 】利MATLAB GUI形态学【附带Matlab源码 919期】.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB GUI平台的水果与蔬菜形态学识别程序,内含详细代码及教程。适合科研和学习使用,帮助用户掌握图像处理技术在果蔬分类中的应用。 好的,请提供需要我重写的文字内容。如果你有具体的段落或代码示例,请一并发送过来,我会根据你的要求进行处理。
  • 数据集fruit-veg
    优质
    fruit-veg 数据集包含丰富的水果和蔬菜图像样本,用于训练机器学习模型以实现准确识别各类蔬果。 文件夹内包含train、valid和test三个部分。train文件夹里存放的是训练图片及其标签,valid文件夹用于存放验证图片与对应的标签,而test文件夹则包含了测试用的图片及标签。总共有大约5000张图片,并且有15个不同的类别,例如胡萝卜、西红柿、土豆和西瓜等。
  • 销售管理 v18.2.zip
    优质
    水果蔬菜销售管理软件v18.2是一款专为生鲜行业设计的高效管理工具,提供库存管理、订单追踪和数据分析等功能,帮助商家优化运营效率。 水果蔬菜经销管理系统是一款专为水果与蔬菜销售行业设计的高品质管理软件,适用于各种规模的企业,包括产地、批发商及零售商,并已在全国众多商业单位中得到广泛应用并获得好评。 该系统的最大特点是简单易学且高效实用,用户无需进行复杂操作或大量输入文字即可轻松完成各项管理工作。系统涵盖了十个核心模块: 1. 进货管理:包含进货账单的维护和浏览、历史账单付款及报表功能; 2. 销售管理:提供销售账单的创建与查询、各类报告以及对过往交易记录进行支付处理的功能; 3. 库存控制:跟踪库存状况,支持商品报损或溢出情况下的调整操作; 4. 客户关系维护:涵盖供货商及客户信息录入和更新等服务; 5. 商品目录管理:涉及产品分类、价格体系的设定与修改等内容; 6. 员工数据处理:记录员工的基本资料; 7. 货箱使用监管:包括货箱注册,租赁以及归还的信息维护工作; 8. 成本核算及财务管理:支持费用项目的设置和外部收入支出等财务事务管理; 9. 数据分析与报告生成:自动完成进货、销售、库存等方面的全面统计并提供详细的报表; 10. 其他辅助功能:如权限分配,密码更改以及简易版的记事本和计算器工具。 这款软件凭借其直观的操作界面及强大的功能性帮助用户显著提高工作效率。
  • Yolov5检测数据集-Fruits-Vegetables_dataset_yolov5.zip
    优质
    Fruits-Vegetables_dataset_yolov5 数据集专为YOLOv5设计,包含丰富多样的水果和蔬菜图像,适用于目标检测任务。 数百张Yolov5水果和蔬菜检测数据集已经准备好,包括香蕉、橘子、苹果等多种水果和蔬菜。数据集目录已配置好,并划分成train、val 和 test三个部分,附有data.yaml文件。使用Yolov5、Yolov7或 Yolov8等算法可以直接进行模型训练。 数据集的配置目录结构如下: - train: ./train/images - val: ./valid/images - test: ./test/images
  • 基于TensorFlow系统Python实现
    优质
    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。
  • 基于 YOLOv5 数据集
    优质
    本数据集基于YOLOv5开发,专门用于果蔬图像的识别与分类,涵盖多种常见果蔬种类,旨在提升模型在实际应用场景中的准确性和效率。 果蔬识别数据集已经经过测试。如有需要其他的数据集,请联系作者。
  • 】利形态学方法Matlab代码(附带GUI).md
    优质
    本Markdown文档提供了一套基于形态学特征的果蔬识别系统源码及图形用户界面设计,使用MATLAB编写,便于研究人员和学生快速上手果蔬图像处理与分类。 【水果蔬菜识别】基于形态学实现水果蔬菜识别的MATLAB源码包含GUI界面。