FlowerRecognition：一款Android应用程序，用于花卉识别，提供源代码。-ITADN社区

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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.js花卉识别源代码

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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。

基于AR技术的花卉识别应用程序设计.zip

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本项目旨在开发一款利用AR技术的花卉识别应用，用户只需对准植物，即可获取其名称、特征等详细信息，便于学习和研究。基于AR技术的花朵识别APP设计.zip包含了利用增强现实技术开发的一款应用程序的设计方案，用户可以通过该应用轻松识别不同种类的花卉。这款APP结合了先进的图像处理技术和机器学习算法，旨在为用户提供便捷、准确的植物知识获取途径。通过简单的操作流程和直观的操作界面，即使是花卉鉴赏新手也能快速上手使用，并享受探索自然之美的乐趣。

Android花卉识别软件源码及项目说明（识别结果由研究所和百度识图合作提供）.zip

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此资源为Android平台下的花卉识别应用开发代码包，内含详细项目文档，并集成研究所与百度识图合作提供的精准识别服务。该资源包含一个完整的花卉识别Android软件源码包。下载后可以直接使用。此项目适合用作计算机、数学或电子信息专业的课程设计、期末作业以及毕业设计参考内容，供学习者借鉴与研究。请注意，本资源仅供“参考资料”之用；如需添加其他功能，则需要能够理解代码，并且愿意深入钻研和调试。识别结果由植物研究所与百度识图的合作项目提供支持。

TensorFlow识别花卉

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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。

一款包含源码的Android股票应用程序

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这是一款功能全面的Android平台上的股票应用程序，不仅提供实时股市信息和数据分析，更附带完整源代码，适合开发者学习研究。股票应用Android手机客户端的相关源代码文件可供参考。如果具备编译环境的话，请自行进行编译。尽管这是一个针对股票的客户端软件，但其实现方法同样适用于其他类型的客户端开发。具体实现思路如下：随着手指在屏幕上的移动，不断触发并输出onScroll事件的信息；当手指滑动时使用onScroll() 方法处理，并且当手指松开后通过 onFling() 方法来模拟惯性滑动效果。这样可以使得整体操作更为流畅自然。以下是部分代码示例： ```java gd = new GestureDetector(this, new GDetector()); ``` 这里创建了一个GestureDetector实例，接下来会重写其中的onFling()方法以实现所需的功能。

花卉识别程序及10种花卉的测试与训练集

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本项目旨在开发一款花卉识别程序，并通过构建包含10种不同花卉的测试与训练数据集来优化模型性能。使用TensorFlow进行卷积神经网络实现花卉分类的项目涉及加载十种花的数据集，并建立模型后对图片进行预测分类。该项目在Windows 10操作系统上运行，使用的软件环境包括TensorFlow GPU版本1.12.0和PyCharm。训练数据存放路径为flower/train/花文件名/*.jpg，训练完成后生成的模型将存储于flower/model/目录下；测试样本位于flower/test/花文件名/**.jpg。

花卉识别的数据集与程序

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本数据集及配套程序旨在帮助用户准确识别各类花卉。通过机器学习算法，用户可以轻松辨别不同种类的花朵，促进植物学知识普及和研究。亲测可以直接运行，先运行CNN训练神经网络，再运行predict进行花卉预测。

花卉102分类识别代码学习

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本课程为初学者设计，涵盖102种常见花卉的分类与识别技巧，通过独特的编码记忆法帮助学员轻松掌握各类花卉的特点及名称。我们有一个基于InceptionV2的迁移模型项目，包括数据集、txt文件以及训练代码和测试代码。在测试代码里使用了pyqt5编写了一个简单的界面，并且已经将准确率提升到了90%左右。这个项目提供给大家学习使用。

花卉识别数据集与训练源码-花卉图片集（02）

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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。

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FlowerRecognition：一款Android应用程序，用于花卉识别，提供源代码。

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