本研究利用图像处理技术从食物图片中估算卡路里含量，旨在为健康管理提供便捷的方法。
问题可以简单地陈述为：给定一组带有食物名称的校准对象拇指的食物图像以及来自同一组食物的一组未标记的食物图像，识别食物并估计其重量及卡路里摄入量。
目标是使用卷积神经网络（CNN）检测食物类型，并据此估算出该类食品的大致分量及其热量值。
在该项目中，我采用了两个数据集进行实验和模型训练。其中特别提到了ECUST食品数据集（ECUSTFD），在这个项目中涉及了七种不同种类的食物：苹果、香蕉、胡萝卜、黄瓜（Cucumber）、洋葱、橙子以及番茄。每一种食物的详细信息如下：
- 苹果，属于水果类，密度为0.609，卡路里含量52；
- 香蕉同样归于水果类别，其密度是0.94，含有89卡路里的热量；
- 胡萝卜作为蔬菜的一员，它的密度值为0.641，并且每单位重量拥有41千卡的热量；
- 黄瓜（Cucumber），也是一类蔬菜，具有与胡萝卜相同的密度值即0.641，但其能量含量较低仅为16千卡/单位；
- 洋葱，属于蔬菜种类之一，它的密度是0.513，并且每单位重量含有大约40千卡的能量；
- 橙子同样为水果类成员，拥有更低的密度值即0.482，但能量含量达到47千卡/单位；
- 番茄作为最后一项被纳入研究的食物种类之一，在其类别中占据了重要位置。它的密度与橙子相近（约为0.481），然而每单位重量的能量却仅有可怜的18千卡。
每个食物样本在数据集中都有相应的图像用于识别和分析，这些图像是该项目成功的关键部分。
5星
