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水果检测.zip - MATLAB水果检测与识别

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简介：
本项目利用MATLAB开发，旨在实现对各种常见水果的自动检测与识别。通过图像处理技术，能够准确区分并标识不同的水果种类，为农业智能化管理提供有力支持。 此程序用MATLAB实现了在水果图片中识别出水果的功能，识别成功率较高。

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  • 水果检测.zip - MATLAB水果检测与识别
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    本项目利用MATLAB开发，旨在实现对各种常见水果的自动检测与识别。通过图像处理技术，能够准确区分并标识不同的水果种类，为农业智能化管理提供有力支持。 此程序用MATLAB实现了在水果图片中识别出水果的功能，识别成功率较高。
     
  • C# Onnx Yolov8 水果识别检测.rar
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    本资源包提供了一个使用C#语言开发的YOLOv8模型结合ONNX格式进行水果图像识别与检测的应用程序代码及示例，适用于农业、科研和教育领域。 C# Onnx Yolov8 Detect 水果识别完整项目，自带模型，可直接运行。该项目的详细介绍可以在相关博客文章中找到。
     
  • MATLAB水果识别.zip
    优质
    本项目为一个基于MATLAB开发的水果识别系统。利用图像处理技术与机器学习算法，实现对多种常见水果进行自动分类和识别。适用于科研、教育及兴趣爱好者探索计算机视觉应用。 在MATLAB环境中进行水果检测，识别草莓并框定目标。
     
  • 水果检测数据集
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    本数据集包含各类新鲜及不新鲜水果的图像和属性信息，旨在支持机器学习算法识别与分类不同种类的水果，促进农业智能化管理。 该数据集包含4个不同类别的200张图像，用于进行水果检测。数据集文件名为Fruit Detection_datastes.txt 和 Fruit Detection_datastes.zip。
     
  • 目标检测与水果识别：基于自制的300张水果数据集的苹果、香蕉和橙子检测项目
    优质
    本项目聚焦于开发一种高效的目标检测模型，专注于从自建包含300张图片的水果数据集中识别苹果、香蕉及橙子。通过精细调参与实验验证，旨在提升特定类别水果在复杂背景下的准确识别率和定位精度。 我制作了一个水果数据集供初学者学习使用。该数据集包含三个类别：苹果、香蕉和橙子。原始的300张图片在训练了300轮次后出现了过拟合的问题，原因在于数据量较少。一般而言，目标检测的数据集至少需要几千甚至上万张图片才能取得较好的效果。 为了应对这一问题，在原始的300张水果数据集中进行了数据增强处理，通过模糊、亮度调整、裁剪、旋转、平移和镜像等方法将数据集扩充至更大规模。这样做的结果是增强了模型的表现力，并有效防止了过拟合现象的发生。 目前上传的数据集包括最初的300张图片及其标签信息，所有文件一一对应且由我团队制作完成，而非经过增强处理后的版本。如果有需求对特定数据集进行扩展或需要获取扩充后的新数据集，请直接与我联系以获得定制服务及付费咨询的选项。
     
  • MATLAB水果检测技术的设计与实现.zip
    优质
    本项目致力于设计并实现一种基于MATLAB平台的水果检测技术，通过图像处理和机器学习算法，实现对不同种类水果的自动识别与计数。 该课题是基于Matlab的水果分级系统。为了实现利润最大化，水果厂商通常需要在苹果销售前进行分等级包装。本设计流程包括建立一套传送带流水线，并将每个水果放置于传送带上送到扫描仪下方，通过俯视扫描采集图像面积、圆形度和色泽等多个参数来确定其级别。 该设计方案仅涉及软件部分的开发工作，包含一个人机交互界面，在界面上可以输入等级分类所需的参数。最终系统能够根据设定的标准自动区分出一等品、二等品和三等品。
     
  • YOLOv5水果新鲜度检测+训练完成的水果新鲜度检测模型+PyQt界面+水果新鲜度检测数据集
    优质
    本项目基于YOLOv5框架开发了水果新鲜度检测系统，并结合PyQt构建用户界面，利用特定的数据集进行模型训练和评估，提供高效准确的新鲜度识别能力。 本项目使用YOLOv5进行水果新鲜程度检测，包含两种预训练模型（yolov5s和yolov5m），用于识别苹果、坏香蕉、香蕉和坏苹果这四个类别。该项目还包括一个PyQt界面，支持图片、视频以及调用摄像头的实时检测功能。 数据集包括几百张图片，并且标签格式有txt和xml两种形式，分别存储在不同的文件夹中。项目采用PyTorch框架编写，使用Python语言实现。
     
  • 水果识别.zip_图片识别_水果Matlab_水果识别代码
    优质
    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。