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fruit-recognition-master.zip_QT与OpenCV的图像识别及处理_水果分类识别

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简介：
本项目为一个基于QT和OpenCV框架实现的水果图像识别系统。通过深度学习模型对不同种类的水果进行精确分类，适用于农业、零售等场景的智能应用开发。 该系统运用了OpenCV、C++、水果识别技术，并结合Qt界面设计，通过颜色识别与边缘检测进行图像处理，能够实现对不同种类水果的识别分类。

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  • fruit-recognition-master.zip_QT与OpenCV的图像识别及处理_水果分类识别
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    本项目为一个基于QT和OpenCV框架实现的水果图像识别系统。通过深度学习模型对不同种类的水果进行精确分类，适用于农业、零售等场景的智能应用开发。 该系统运用了OpenCV、C++、水果识别技术，并结合Qt界面设计，通过颜色识别与边缘检测进行图像处理，能够实现对不同种类水果的识别分类。
     
  • 水果蔬菜识别数据集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。
     
  • 水果识别.zip_图片识别_水果Matlab_水果识别代码
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    本项目提供了一个利用Matlab编写的水果识别系统，能够通过图像识别技术准确辨别多种常见水果。适用于科研、教学及个人兴趣学习。 MATLAB编写的水果识别程序能够测试多幅图片，并且绝对可用。该程序配有完整代码、报告以及相关图片，有助于理解图像处理及识别的具体应用。
     
  • 水果数据集+Fruit-Dataset+水果分类识别训练代码（兼容GoogLenet、ResNet、Inception_v3）
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    本项目提供了一个全面的水果数据集及用于训练水果分类识别模型的代码，支持多种深度学习架构如GoogLeNet、ResNet和Inception_v3。 本项目利用深度学习技术构建了一个水果分类识别的训练与测试系统，并实现了一套简单的水果图像分类功能。当前版本基于ResNet18模型，在Fruit-Dataset数据集上进行训练，能够对262种不同的水果类别进行准确识别。在该数据集中，训练阶段的精度达到了约95%，而验证阶段则约为83%。 此项目支持多种主流深度学习架构作为骨干网络，包括但不限于googlenet、resnet（18, 34, 50）、inception_v3以及mobilenet_v2。
     
  • 颜色分类与昼夜识别：利用OpenCV进行图像处理和分类
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    本项目采用OpenCV库对图像进行颜色分类及昼夜场景识别，通过算法优化实现精准的颜色分割和光照条件判断。 颜色分类LeetCode日夜图像分类器该存储库包含使用OpenCV和零机器学习通过图像处理实现的昼夜图像分类。 先决条件：该项目是使用python3.6.7以及以下包开发的，不需要GPU。 - numpy==1.16.4 - pandas==0.24.2 - seaborn==0.9.0 - matplotlib==3.0.3 - opencv-python - jupyterlab 可以通过运行 `pip install -r requirements.txt` 来安装所需的依赖项。 数据集：白天/黑夜图像的数据集由200张RGB彩色图片组成，分为白天和夜晚两类。每类各包含100张图片，这为我们提供了一个平衡的数据集。 方法： 第一步：加载并可视化数据 通过查看数据可以帮助我们了解其中的特征： - 白天的图像通常比夜间的更亮。 - 夜间图像中会出现一些非常明亮的小点，导致整个图像亮度变化更大。 - 白天的图片有更多的灰色和蓝色调色板。 第二步：预处理数据 所有输入的数据应保持一致的形式。我们将对所有的图象进行调整以确保一致性。
     
  • MATLAB图像识别与分割处理
    优质
    《MATLAB图像识别与分割处理》一书专注于利用MATLAB软件进行高效的图像处理技术讲解，涵盖从基础到高级的各种算法和应用实例。 这段资料基于Matlab图像处理的基础知识，涵盖了从预处理到特征提取的完整实例，包括但不限于图像增强、分割以及边缘检测等内容。
     
  • SAR图像的分类与识别
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    SAR图像的分类与识别主要探讨利用合成孔径雷达技术获取的地表信息进行图像处理和模式识别的方法和技术，涵盖目标检测、特征提取及分类算法等内容。 我编写了一段MATLAB图像分类代码，其中包括用于训练和测试的SAR图片。该程序采用了KPCA特征提取与SVM算法进行分类，并且有一个易于操作的GUI界面。
     
  • circle1.rar_labview圆_LabVIEW图像识别_LabVIEW识别_图像处理_识别LabVIEW
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    本资源包提供使用LabVIEW进行圆形检测和图像处理的技术教程与示例程序，涵盖从基础到高级的LabVIEW图像识别技巧。 一个LabVIEW图像助手程序用于进行图像处理并识别圆形物体。
     
  • 水果和蔬菜图像识别
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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。