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植物识别小程序源码——慧眼识花草云开发版

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简介:
慧眼识花草云开发版是一款基于云端技术的植物识别小程序源码,旨在通过图像识别帮助用户快速准确地鉴定身边的植物种类。 该小程序能够自动识别植物名称。用户可以通过点击“拍照识花草”功能来拍摄或从相册上传植物的照片。程序会查找并匹配相应的植物名称,并在结果页面展示详细的植物介绍以及一首与之相关的古诗。此外,用户还可以将识别到的植物详情页分享给微信好友和微信群。 对于那些对花卉、草木及其他种类的植物不太熟悉的朋友来说,这款小程序非常实用且友好。 搭建此应用的过程相对简单:它是一款基于微信云开发的应用程序,无需域名或服务器即可使用。下载并解压文件后,在微信开发者工具中导入源代码,并稍等几秒让小程序加载完成。之后直接上传并通过审核就可以正常使用了。用户还可以在其中添加广告内容以实现盈利功能。

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客服
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    慧眼识花草云开发版是一款基于云端技术的植物识别小程序源码,旨在通过图像识别帮助用户快速准确地鉴定身边的植物种类。 该小程序能够自动识别植物名称。用户可以通过点击“拍照识花草”功能来拍摄或从相册上传植物的照片。程序会查找并匹配相应的植物名称,并在结果页面展示详细的植物介绍以及一首与之相关的古诗。此外,用户还可以将识别到的植物详情页分享给微信好友和微信群。 对于那些对花卉、草木及其他种类的植物不太熟悉的朋友来说,这款小程序非常实用且友好。 搭建此应用的过程相对简单:它是一款基于微信云开发的应用程序,无需域名或服务器即可使用。下载并解压文件后,在微信开发者工具中导入源代码,并稍等几秒让小程序加载完成。之后直接上传并通过审核就可以正常使用了。用户还可以在其中添加广告内容以实现盈利功能。
  • 专家微信/微信
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    这款植物识别专家微信小程序提供便捷的花草辨识服务,用户只需上传图片即可快速获取植物名称、特征等相关信息。适用于园艺爱好者及专业人士。 慧眼识花草是一款由有福气的团队开源的微信小程序源码,它能够帮助用户识别植物名称。使用这款小程序,用户可以通过点击“拍照识花草”功能拍摄照片或从相册中上传图片,程序会自动查找与该植物匹配的名字,并在结果页面展示关于这种植物的详细介绍和一首相关的古诗。 此外,慧眼识花草还支持将识别后的植物详情页分享到微信好友或者微信群。对于那些对花卉和其他种类的植物不熟悉的人来说,这款小程序非常实用且友好。 搭建教程:此应用基于微信云开发平台构建,无需域名或服务器即可运行。下载并解压源码文件后,在微信开发者工具中导入代码,并等待几秒钟让程序加载完成。随后直接上传和审核就可以正常使用了。
  • 专家微信-工具.zip
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    本项目提供一个植物识别专家微信小程序源码包,内含构建花草辨识工具所需的所有代码和资源。此应用旨在帮助用户轻松识别各种花卉与草木,只需拍摄图片即可获取详细信息。 慧眼识花草微信小程序源码是一款由“有福气的团队”开源的作品。这款小程序能够自动识别植物名称,用户只需点击“拍照识花草”,拍摄或从相册上传植物的照片,程序就能查找并匹配相应的植物名称,并显示该植物的详细介绍和一首相关的古诗。此外,慧眼识花草支持将与照片匹配的植物详情页面分享到微信好友和微信群中。对于那些对花草和其他植物不太了解或者难以辨认某些特定品种的人来说,这款小程序非常友好且实用。
  • 微信案例——动().zip
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    本作品提供了一个基于微信平台的动植物识别小程序源代码。用户只需上传图片即可快速获取动植物名称及详细信息,方便实用。 微信小程序开发项目实例提供完整源码,并已亲测可正常运行。 【项目技术】:使用微信开发者工具与Java进行开发 【实现功能】: - 用户通过微信关联进入小程序后,可以选择动物识别或植物识别模块。 - 选择相应类别后,用户可以通过拍照或者上传本地图片的方式来进行动植物的识别。 - 对于得到的结果,点击详情按钮可以查看更为详细的介绍信息,帮助人们深入了解该动植物品种。 - 小程序还增加了分享功能以促进人们对各种动植物知识的学习和交流。 - 在小程序底部设有“历史记录”选项,用户可以通过此功能回顾之前进行过的所有识别操作。
  • 基于腾讯轻量服务器的.zip
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    本项目基于腾讯云轻量级云服务器进行开发,旨在实现高效、稳定的小程序物体识别功能,适用于多种应用场景。 在本项目中,我们将探讨如何使用小程序进行物体识别,并通过腾讯云轻量级云服务器来部署相关服务。这个教程涵盖了多个技术领域,包括前端的小程序开发、后端的服务器搭建、深度学习模型的应用以及环境配置。 1. **小程序开发**: 微信小程序是一种无需下载安装即可使用的轻量化应用形式,由微信开发者工具支持,提供了一整套框架和API以帮助构建功能丰富的应用程序。在这个项目中,你需要了解小程序的基本架构,包括WXML(结构层)和WXSS(样式层)的编写以及JavaScript文件中的逻辑处理,并掌握如何使用微信开发者工具进行调试、预览与发布等操作。 2. **腾讯云轻量级服务器**: 腾讯云轻量应用服务器专为个人及中小企业设计,提供一键部署、简单易用且成本低廉的服务。在此项目中,你将学习在腾讯云上创建并管理轻量级服务器,并配置操作系统和安装必要的服务与软件以满足物体识别的需求。 3. **Anaconda**: Anaconda是一个Python数据科学平台,包含了许多数据分析和机器学习库。在这个项目中,我们将使用它来管理和创建开发环境,通过`conda`命令可以方便地安装及更新如TensorFlow和Keras等Python依赖项,这些是实现深度学习的基础。 4. **Django**: Django是一款高级的Python Web框架,用于快速构建安全且易于维护的网站。在这个项目中,它可能作为后端服务器的角色来接收来自小程序的请求、处理数据以及调用物体识别模型,并将结果返回给前端应用。 5. **深度学习YOLOv3模型**: YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测系统,而其第三个版本——YOLOv3通过优化性能得到了改进。在物体识别任务中,由于高效性和准确性,它被广泛使用。你需要理解YOLOv3的网络结构如DarkNet53基础网络以及多尺度检测原理,并学会如何训练和部署该模型以实现特定物体的识别。 6. **文件名称解析**: - `node_modules`:这是Node.js项目中的一个目录,通常包含所有npm包依赖。 - `images`:可能包括示例图片或用于训练模型的数据集图像。 - `wechat_devtools_1.06.2306020_win32_x64.exe`:微信开发者工具的安装程序,用于小程序开发和调试。 - `YOLOv3.zip`:包含YOLOv3模型权重、配置文件及相关代码的压缩包。 通过实践这些技术,你将能够构建一个完整的小程序物体识别系统,在前端用户交互与后端模型预测方面均有所了解。这不仅让你熟悉各个技术的应用方法,还将学会如何整合它们形成高效的整体解决方案。
  • _利用Matlab进行杂_基于数字图像处理技术的杂_杂图像分析_作_
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    本项目运用MATLAB及数字图像处理技术实现杂草识别,通过分析杂草图像特征与作物区分,提供相关源代码以供研究和应用。 根据一幅杂草和作物混合的图像可以识别出其中的杂草。
  • 微信人脸指南
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    《微信小程序人脸识别源码开发指南》是一本全面介绍如何在微信小程序中实现人脸识别功能的教程书籍。书中不仅详细解析了人脸识别技术的工作原理,还提供了大量实用的人脸识别源代码示例和详细的开发步骤指导,帮助开发者轻松掌握人脸识别应用的创建技巧。 微信小程序可以实现人脸检测功能,包括年龄和性别识别。使用微信小程序开发工具即可运行该程序。
  • 基于的垃圾分类与答题及教.zip
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    本资源提供了一套基于微信小程序云开发平台的垃圾分类与识别答题小程序源代码和详细教程,帮助用户快速掌握小程序开发技术,并了解如何实现智能垃圾分类功能。 这个小程序源码包基于微信小程序云开发技术,集成了垃圾分类、垃圾识别以及答题功能。具体内容包括: - 文字识别:通过输入文字来判断垃圾的类型。 - 语音识别:用户可以通过说出物品名称让系统自动辨识其所属类别。 - 图片识别:上传图片后系统会智能分析并确定该物体属于哪种类型的废弃物。 - 垃圾分类答题模块,帮助学习和巩固垃圾分类知识。 此外,源码包中还附带了一份详细的使用教程文档。
  • 基于微信的垃圾分类及数据集.zip
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    本资源提供了一个利用微信小程序云开发功能实现的垃圾分类识别系统源代码与训练模型的数据集。使用者可以便捷地进行本地部署和二次开发,助力环保意识推广。 基于微信小程序云开发的垃圾分类识别小程序项目源码+数据集.zip 可以用于毕业设计、期末大作业或课程设计,代码完整且易于下载使用,适合初学者操作。该项目为手工编写,即使是编程新手也能轻松上手。同样地,基于微信小程序云开发的垃圾分类识别小程序项目源码(95分以上项目).zip 也适用于上述用途,并具备相同的优点:完整的代码、简便的操作流程以及高度的手动编码质量。