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水果和蔬菜图像识别

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简介:
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。

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客服
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    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。
  • 与定位的大型数据集
    优质
    本数据集专注于收集并标注高质量的水果和蔬菜图像,旨在促进图像中的目标识别及精准定位研究。 该数据集包括200多个类,每类包含超过300张水果图片,所有图片都经过了旋转处理。 苹果(品种多样:深红色、金色、金红色、史密斯奶奶、粉红女士、红色、红色美味)、杏子、鳄梨(成熟和未成熟的都有)、香蕉(黄色和红色的普通香蕉以及女士手指型)甜菜根红,蓝莓,仙人掌果实,哈密瓜(两个品种),洋芋,花椰菜,樱桃(包括雷尼尔品种),樱桃蜡果(黄、红、黑各种颜色),栗子,克莱门汀柑橘类水果,椰子,带壳玉米,成熟黄瓜,大枣,茄子,无花果,姜根块茎, 石榴果实, 葡萄(有蓝色、粉色和白色品种),葡萄柚(包括粉红色和白色),番石榴(也称芭乐),榛子(或者称为山杏), 越橘 (又称蓝莓的一种), 猕猴桃,卡其果,大头菜根茎类蔬菜, 金缕梅果实或叶片, 柠檬(普通柠檬与梅耶柠檬),青柠,荔枝,柑桔类水果如橙子和柚子等,芒果(包括绿色未成熟和红色成熟的),芒果甜馅饼状的特殊品种, 桑葚浆果,油桃(有普通和平扁两种类型), 核果 (例如核桃), 大葱或洋葱(红、白不同颜色),橘子类水果如桔子或者血橙等,番木瓜,西番莲果实(又称百香果),桃子(各种品种的鲜甜多汁的果实),佩皮诺(也称奇异莓的一种), 梨 (包括阿巴特、福莱尔、凯撒红梨以及怪兽和威廉姆斯等不同种类), 胡椒果实(红色、绿色,橙色或黄色的都有),酸浆(普通类型与带壳品种),菠萝(普通大小及迷你型), 皮塔哈亚果 (也称火龙果的一种), 李子 (各种不同的成熟度和颜色)、石榴甜心部分,土豆(红肉、甜味以及白色多用途种类的都有),木瓜类水果(包括番木瓜),红毛丹(又称荔枝的一种变种), 覆盆子果实, 红醋栗或蔓越莓, 萨拉克 (一种热带浆果), 草莓(普通型和楔形品种)、柽柳树的种子或者果实,坦格洛(一种柑橘类水果),番茄等。
  • 数据集fruit-veg
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    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。
  • 基于TensorFlow的系统的Python实现
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    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 TensorFlow 2.3 的系统开发.pdf
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    本PDF文档详述了利用TensorFlow 2.3框架构建水果与蔬菜自动识别系统的全过程,涵盖数据预处理、模型训练及评估。 基于 TensorFlow2.3 开发的水果蔬菜识别系统.pdf
  • Python-Fruits360:包含数据集
    优质
    Python-Fruits360 是一个多元化的图像数据库,内含各种水果和蔬菜的照片,旨在促进计算机视觉技术的发展与应用。 Fruits-360:包含水果和蔬菜的图像数据集。
  • 】利用MATLAB GUI进行形态学【附带Matlab源码 919期】.zip
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    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。
  • 36类常见分类数据集(含3600张片).zip
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    本数据集包含36类常见水果和蔬菜共3600张图像,每类别100张。适用于图像识别与分类研究,有助于提升模型对果蔬的辨识能力。 该数据集包含36类果蔬的图像共计3600张,分为水果和蔬菜两大类。其中水果包括香蕉、苹果、梨、葡萄、橙子、猕猴桃、西瓜、石榴、菠萝和芒果;蔬菜则有黄瓜、胡萝卜、辣椒(包括甜椒)、洋葱、马铃薯(包括红薯)、柠檬(虽然通常归为水果)、番茄(西红柿)、萝卜(含多种类型如白萝卜等)、甜菜根、卷心菜、生菜、菠菜、大豆、花椰菜和豌豆。数据集分为三个子文件夹:训练集,每个类别包含100张图像;测试集,每个类别有10张图像用于评估模型性能;验证集,同样为每类提供10张图像以确保模型在不同条件下的表现稳定性。这些图像按具体食品名称分类存储于各个相应的子文件夹中。