Advertisement

TensorFlow花卉识别实例-python3.8（含源码）

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

简介：
本项目提供了一个使用Python 3.8和TensorFlow进行花卉图像识别的实例教程及完整源代码。适合初学者学习深度学习模型的应用开发。 本项目使用TensorFlow来识别五种花卉：雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵以及郁金香。 你可以根据需要对文件进行修改以实现其他类别的内容分类识别。 目录结构如下： - `README.md`：帮助文档。 - `info.txt`：包含项目的所需包信息。 - `Main.py`：用于查看图像数量的脚本。 - `SplitData.py`：分割数据集的脚本。 - `train_model.py`：训练模型的文件。 - `detect.py`：验证模型性能的脚本。 - `windows.py`：使用Qt界面进行花卉识别的应用程序。 - `ICON/`：图标路径（存放项目使用的图标）。 - `mobilenet_flower.h5`：在项目的根目录下，用于保存训练得到的模型文件。 - `requirements.txt`：环境配置文档。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • TensorFlow花卉识别实例-python3.8（含源码）
    优质
    本项目提供了一个使用Python 3.8和TensorFlow进行花卉图像识别的实例教程及完整源代码。适合初学者学习深度学习模型的应用开发。 本项目使用TensorFlow来识别五种花卉：雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵以及郁金香。 你可以根据需要对文件进行修改以实现其他类别的内容分类识别。 目录结构如下： - `README.md`：帮助文档。 - `info.txt`：包含项目的所需包信息。 - `Main.py`：用于查看图像数量的脚本。 - `SplitData.py`：分割数据集的脚本。 - `train_model.py`：训练模型的文件。 - `detect.py`：验证模型性能的脚本。 - `windows.py`：使用Qt界面进行花卉识别的应用程序。 - `ICON/`：图标路径（存放项目使用的图标）。 - `mobilenet_flower.h5`：在项目的根目录下，用于保存训练得到的模型文件。 - `requirements.txt`：环境配置文档。
     
  • TensorFlow识别花卉
    优质
    本项目利用TensorFlow框架构建了一个花卉分类模型，通过训练神经网络来准确识别不同种类的花卉图片。 TensorFlow识别案例是入门学习的好例子之一，它能够用来识别花朵。
     
  • TensorFlow五种花卉分类识别
    优质
    本项目使用TensorFlow框架训练模型，实现对五种常见花卉图像的自动识别与分类，适用于机器学习初学者实践和参考。 基于TensorFlow框架编写的花朵识别程序使用了tfrecord数据读取格式，并添加了图形可视化操作，以便在训练过程中观测测试集及验证集的loss值变化以及accuracy的变化，同时还能进行单幅图的识别。
     
  • TensorFlow.js花卉识别源代码
    优质
    这段代码是使用TensorFlow.js实现的花卉图像识别项目，能够帮助开发者在浏览器端进行机器学习模型训练和部署。 基于TensorFlow.js的花卉识别源代码具有以下主要功能：（1）用户可以选择图片。（2）有两种选择花朵的方法：双击鼠标以选定一个固定大小且以点击位置为中心的矩形框来确定花朵区域；或者拖动鼠标进行手动框选花朵区域。（3）程序会裁剪图片，获取到包含目标花朵的部分，并识别该花属于哪个类别，然后显示结果。
     
  • FlowerRecognition：Android花卉识别应用-源码
    优质
    FlowerRecognition是一款专为Android用户设计的花卉识别应用开源项目。通过图像识别技术，帮助用户快速准确地识别各类花卉，促进自然知识的学习与分享。 FlowerRecognition是一款Android应用，专门用于花卉识别。
     
  • 花卉识别数据集与训练源码-花卉图片集（02）
    优质
    本数据集包含各类花卉图片及对应标签，旨在辅助开发人员训练机器学习模型进行花卉图像分类。附带的训练源码有助于用户快速上手使用该数据集。 花卉数据集（02）包含了一份花卉图像集合及相应的训练源代码。这批数据集中共有16种不同的花卉种类，总计约32,000张图片，每一种大约有2,000张分辨率为224x224的彩色图。具体包括千屈菜、射干、旋覆花、曼陀罗、桔梗、棣棠、狗尾草、狼尾草、石竹、秋英、粉黛乱子草、红花酢浆草、芒草、蒲苇、马鞭草和黄金菊等花卉。 训练源代码基于TensorFlow架构，使用Python编写。此代码集成了23种主流的图像分类模型，用户可以根据自己的需求选择合适的模型进行数据集的训练工作。需要注意的是，这是第一批花卉数据集；每一批次的数据集中包含的具体花卉种类会有所不同。如果需要更多批次的花卉数据集，请根据具体需求下载相应的版本。
     
  • 花卉识别数据集与训练源码-花卉图片集（01）
    优质
    本资料包含精心挑选和标注的花卉图片集，旨在辅助开发高效的花卉识别模型。此外，还提供了用于训练模型的相关源代码，便于学习和研究使用。 花卉数据集（01）包含了一份花卉数据集及相应的训练源码。该批数据集中共有16种不同的花卉，总计32,000张图片，每类花卉约有2000张分辨率为224x224的彩色图像。具体包括以下种类：一年蓬、三叶草、三角梅、两色金鸡菊、全叶马兰、全缘金光菊、剑叶金鸡菊、婆婆纳、油菜花、滨菊、石龙芮、绣球小冠花、蒲公英、蓝蓟、诸葛菜和鬼针草。训练源码采用基于PyTorch架构的Python代码编写，集合了23种主流图片分类模型，用户在进行数据集训练时可根据需求选择合适的模型使用。此为第一批花卉数据集，后续每一批次将包含不同种类的花卉，请根据需要下载更多批次的数据集。
     
  • 鸢尾花卉识别
    优质
    《鸢尾花卉识别》是一篇专注于利用计算机视觉技术对不同种类鸢尾花进行自动分类与辨识的研究文章。通过图像处理和机器学习算法，提高花卉鉴别的准确性和效率。 任务描述： 使用sklearn完成鸢尾花分类任务。 鸢尾花数据集包含用于预测鸢尾花卉属于三个种类（Setosa、Versicolour 和 Virginica）的信息，分别用0、1和2表示。该数据集通过四个属性进行预测：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度以及花瓣宽度。 在使用DecisionTreeClassifier时，有两个常用的参数可以设置： - criterion: 划分节点所使用的指标，默认为gini（基尼系数），也可以选择entropy（信息增益）； - max_depth: 决策树的最大深度。
     
  • 基于TensorFlow和CNN网络的花卉分类识别
    优质
    本项目采用TensorFlow框架及卷积神经网络(CNN)技术，旨在实现高效精准的花卉图像自动分类与识别功能。 花卉图像识别项目基于TensorFlow开发，现有的CNN网络能够识别四种花的种类。该项目适合初学者了解使用TensorFlow进行完整图像识别过程的大致流程。项目内容包括数据集处理、从硬盘读取数据、定义CNN网络结构、训练模型以及实现一个GUI界面用于应用训练好的网络。
     
  • TensorFlow 花卉数据集 TensorFlow Flowers
    优质
    TensorFlow花卉数据集是由TensorFlow官方提供的一个用于图像分类的数据集合，包含了多种花卉的照片及标签信息。 TensorFlow Flowers 数据集是一个专为 TensorFlow 设计的图像识别数据集，主要用于训练和测试机器学习模型，特别是用于图像分类任务。这个数据集包含了不同种类的花卉图片，使得开发者可以构建并训练一个模型来识别不同的花朵。 该数据集与花卉图像相关，很可能是用来教授机器区分各种花卉类别。TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源机器学习框架，它提供了一系列强大的工具用于构建和部署机器学习模型。在这个数据集中，用户可以利用 TensorFlow 的 API 和工具进行深度学习模型训练，以实现对花卉图片的智能识别。 “数据集”一词暗示这是一个包含大量样本的数据集合，用于机器学习或深度学习的训练和验证。在机器学习中，数据集是至关重要的因为它提供了模型学习的基础材料。TensorFlow Flowers 数据集提供的这些花卉图片可以帮助模型了解并区分不同花朵的特点，从而实现准确分类。 【压缩包子文件的文件名称列表】： 1. `dataset_info.json`：这个文件通常包含了关于数据集的元信息（如结构、大小、类别数量等），这对于理解和处理数据集非常有用。 2. `image.image.json`：可能包含了每个图像的相关信息，例如尺寸和路径，这对训练模型时加载和预处理图像至关重要。 3. `TensorFlow Flowers_datasets..txt`：描述了数据集的使用指南或分类标签解释等重要信息。 4. `label.labels.txt`：列出所有类别标签，是模型进行分类的关键参考文件。 5. `TensorFlow Flowers_datasets..zip`：实际的数据压缩包，解压后会得到图像文件和其他可能的辅助文件。 利用这个数据集的过程包括： 1. 下载并解压数据集； 2. 阅读 `dataset_info.json` 和描述性文本了解结构和使用方法； 3. 使用标签列表理解类别，并将其与图片信息对应起来； 4. 利用 TensorFlow 库加载预处理图像，准备模型训练输入； 5. 设计构建深度学习模型（如卷积神经网络）； 6. 通过调整参数优化性能进行数据集上的模型训练。 7. 训练完成后使用未见过的花卉图片测试分类效果。 这个数据集不仅适合初学者熟悉 TensorFlow，也适用于有经验的研究者探索更高级的技术例如迁移学习或细粒度分类。这有助于深入理解如何在实际中应用 TensorFlow 解决问题，并提升对机器学习和深度学习的理解能力。