Advertisement

使用Python PyQt5开发的花卉识别系统源码，支持17类花卉识别并配有图形用户界面

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

简介：
本项目采用Python和PyQt5框架构建，是一个具备图形化界面的花卉识别应用，能够准确辨识包含在内的17种不同类型花卉。 基于Python PyQt5实现的花卉识别系统源代码可以识别17种花，并带有图形用户界面（GUI）。可识别的花朵包括风铃草、毛茛、款冬、牛至、藏红花、水仙花、雏菊、蒲公英、贝母、鸢尾花、百合、三色堇、雪花莲、向日葵、虎尾兰、郁金香和风信子。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用Python PyQt5开发的花卉识别系统源码，支持17类花卉识别并配有图形用户界面
    优质
    本项目采用Python和PyQt5框架构建，是一个具备图形化界面的花卉识别应用，能够准确辨识包含在内的17种不同类型花卉。 基于Python PyQt5实现的花卉识别系统源代码可以识别17种花，并带有图形用户界面（GUI）。可识别的花朵包括风铃草、毛茛、款冬、牛至、藏红花、水仙花、雏菊、蒲公英、贝母、鸢尾花、百合、三色堇、雪花莲、向日葵、虎尾兰、郁金香和风信子。
     
  • 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。
     
  • 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.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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 五类花卉识别的数据集
    优质
    本数据集包含多种五类常见花卉的照片，旨在为机器学习和计算机视觉研究提供训练与测试资源，助力花卉图像分类技术的发展。 网上的一个包含4000多张图片的五分类花卉数据集中有很多不满意的照片，甚至玫瑰组里全是月季。我手动去除了不满意的图片，并留下了2671张照片，包括了数据集txt文件，现在提供给大家使用。