Advertisement

基于Python Django框架的中草药管理系统，支持草药图片上传和精准识别

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

简介：
本系统为中药管理量身打造，依托Python Django构建，提供高效稳定的草药信息录入与查询服务。创新地集成了图像上传及AI辅助识别功能，确保数据准确无误，助力科研与临床应用。 使用Python Django框架开发的中草药管理系统能够上传草药图片并进行精准识别。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Python Django框架的中草药管理系统，支持草药图片上传和精准识别
    优质
    本系统为中药管理量身打造，依托Python Django构建，提供高效稳定的草药信息录入与查询服务。创新地集成了图像上传及AI辅助识别功能，确保数据准确无误，助力科研与临床应用。 使用Python Django框架开发的中草药管理系统能够上传草药图片并进行精准识别。
     
  • 基于VGG的中草药识别与手写药方分析
    优质
    本项目采用VGG模型进行中草药图像识别和手写中药处方的文字提取及内容理解，旨在提高中医药领域的数字化管理水平。 基于VGG的中草药识别及手写药方研究涉及了多种算法和技术的应用。作为传统中医药的重要组成部分，中草药在临床实践中已得到广泛验证并证明其疗效显著。然而，由于不同种类的中草药品种之间存在形状、颜色和质地等方面的显著差异，人工进行准确识别变得颇具挑战性。
     
  • 中草药识别数据集及Python工具包
    优质
    本项目提供了一个包含多种常见中草药图像的数据集，并开发了配套的Python工具包，便于研究人员和爱好者进行中草药自动识别研究。 中草药识别数据集及配套的Python代码。
     
  • 中草药识别的Python代码及配套数据集
    优质
    本项目提供一套用于识别中草药的Python代码和相关数据集，助力研究人员与爱好者提高中草药分类与鉴定效率。 需要一个用于识别中草药的Python文件，并且该文件旁边应配有相应的数据集。
     
  • 基于YOLOv11的中草药智能识别系统（含完整程序与数据）
    优质
    本项目开发了一种基于YOLOv11算法的中草药智能识别系统，旨在实现高效精准的中草药图像识别。系统附带完整代码及训练数据集，便于研究者复现和进一步优化模型性能。 本段落详细介绍了利用YOLOv11深度学习模型构建一个智能中草药识别系统的全过程。从数据准备与标注开始，通过应用数据集及采用图像增强技术提升了模型的准确性和泛化能力。接着阐述了在PyTorch平台上的训练流程，并展示了如何实施这一过程。文章还描述了系统完成对象识别任务的具体方法，并提供了实际的应用示例，在推理过程中加入了置信度等调节参数以提高识别效果。最后，基于Tkinter框架搭建了一个用户界面，使使用者能够快速理解和使用该软件。此外，文中提出了一些潜在的改进措施，旨在进一步提升系统的实用性和效率。 本段落适用于具有深度学习基础知识的研发人员及从事草药行业的研究人员。适用场景包括药品生产商和草药店需要识别鉴定中草药的情况以及实验室或学术研究场合进行自动化中药标本检测的需求。文中的例子与代码能够帮助开发者快速复现项目，并为进一步优化系统提供技术和实践指导。
     
  • 基于AlexNet深度学习的中草药智能识别系统（涵盖11种草药）【含Python源码+C++ Qt5界面+数据集+训练代码】- 目标识别与深度学习...
    优质
    本项目构建了一个基于改进AlexNet模型的中草药智能识别系统，能够准确识别包含在内的11种常见草药。该项目包含了Python源码、C++ Qt5用户界面设计及数据集和训练代码，为用户提供了一套完整的解决方案来实现目标识别与深度学习应用。 本段落基于AlexNet深度学习模型，并利用百度爬取的少量图片训练了一个能够识别11种不同中草药类型的模型：曼陀罗、白花蛇舌草、芍药、苍耳、蒲公英、薄荷、藿香、蛇莓、金银花、鸡蛋花和龙葵。此外，我们还开发了一款具有用户界面的智能中草药识别系统，用于在场景中检测并识别各种中草药品种，并方便地展示功能。该系统是使用Python与C++ QT5框架构建的，支持图片识别功能。本段落提供了完整的Python代码及详细的使用教程供有兴趣的学习者参考学习。
     
  • 使用PyTorch进行深度学习的草药识别
    优质
    本项目利用PyTorch框架探索深度学习技术在中药草药图像识别中的应用，旨在构建高效的草药分类模型。 使用深度学习的PyTorch框架实现对15种中草药的识别，并利用自己创建的小型中草药图片数据集进行训练。
     
  • 基于Python的药店药品管理系统的构建
    优质
    本项目旨在利用Python编程语言开发一套高效的药店药品管理系统。该系统能够实现药品信息录入、库存管理、销售记录统计等功能，帮助药店提升运营效率和客户服务质量。 ### 功能介绍 平台采用BS结构设计，后端使用Python语言开发，前端则采用了Vue.js技术。 主要功能包括：药品管理、分类管理、顾客管理、用户管理和日志管理系统信息模块。 --- ### 代码结构 - `server` 目录包含后端源码。 - `web` 目录包含前端源码。 ### 后端运行步骤 1. 安装Python 3.8版本 2. 在 `server` 文件夹中，通过执行命令 `pip install -r requirements.txt` 来安装所需依赖库。 3. 配置MySQL 5.7数据库环境，并创建相应的数据库。
     
  • 包含163种中草药的中药材数据集（Chinese-Medicine-163）
    优质
    Chinese-Medicine-163 是一个详尽的数据集合，收录了163种珍贵的中草药信息，旨在促进传统中医药的研究与发展。 1. 中草药（中药材）图片数据集：Chinese-Medicine-163。 2. 深度学习实现中草药（中药材）识别，《Pytorch 实现中药材（中草药）分类识别，包含训练代码和数据集》。
     
  • 杂草识别_利用Matlab进行杂草识别_基于数字图像处理技术的杂草识别_杂草图像分析_作物识别_源代码
    优质
    本项目运用MATLAB及数字图像处理技术实现杂草识别，通过分析杂草图像特征与作物区分，提供相关源代码以供研究和应用。 根据一幅杂草和作物混合的图像可以识别出其中的杂草。