果蔬识别系统Python+Django+TensorFlow+卷积神经网络算法

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了果蔬识别系统Python+Django+TensorFlow+卷积神经网络算法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、介绍

果蔬识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。

二、效果展示

果蔬识别系统Python+Django+TensorFlow+卷积神经网络算法

果蔬识别系统Python+Django+TensorFlow+卷积神经网络算法

果蔬识别系统Python+Django+TensorFlow+卷积神经网络算法

三、演示视频+代码

视频+代码:https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/pnrng41h0sg5f5tf

四、Django

Django是一个基于Python的免费开源的web框架,它旨在帮助开发者快速开发复杂的、数据库驱动的网站,同时强调框架的可重用性和“不要重复自己”的原则。下面是一些Django的关键特点:

  1. 完全载入:Django包含了你需要构建一个web应用的几乎所有内容,包括认证系统、数据库迁移支持、ORM、模板引擎等。
  2. 模块化和可重用:Django采用了一个模块化的设计,这使得各个部分可以很容易地进行重用。这包括你自己的应用,还有像用户系统这样的内置应用。
  3. 明确的设计模式:Django遵循了MVC(模型-视图-控制器)设计模式,它在Django中被称为MTV(模型-模板-视图)模式。
  4. 自动管理后台:Django可以根据你的模型自动生成一个功能强大的后台管理界面,方便对数据进行管理。
  5. 安全:Django内置了多项防范网络攻击的安全功能,如跨站请求伪造(CSRF)防护,跨站脚本(XSS)防护,SQL注入防护等。

下面是一个简单的Django应用示例代码,代码主要包含模型(models.py),视图(views.py)和网址配置(urls.py)。

假设你正在创建一个简单的博客应用,首先定义模型:

# model.py
from django.db import models

class Blog(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=200)
    content = models.TextField()
    pub_date = models.DateTimeField('date published')

    def __str__(self):
        return self.title

然后定义视图:

# views.py

from django.shortcuts import render
from .models import Blog

def blog_list(request):
    blogs = Blog.objects.all()
    return render(request, 'blog_list.html', {'blogs': blogs})

def blog_detail(request, blog_id):
    blog = Blog.objects.get(id=blog_id)
    return render(request, 'blog_detail.html', {'blog': blog})

最后,定义URL配置:

# urls.py
from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = [
    path('', views.blog_list, name='blog_list'),
    path('<int:blog_id>/', views.blog_detail, name='blog_detail'),
]

这个例子非常简单,但它展示了Django的基本使用方法:定义模型,创建视图,并通过URL配置将视图与模型关联起来。

然而,Django的功能远不止这些,它还有许多强大的功能,如中间件支持、模板标签和过滤器、表单、泛型视图、测试工具等。学习和熟练使用

在本项目中,就通过使用Django作为网页端开发框架,实现一个WEB界面的开发文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-478164.html

五、实现步骤

  • 首先收集需要识别的种类数据集
  • 然后基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,并通过多轮迭代训练,最终得到一个精度较高的模型,并将其保存为h5格式的本地文件。
  • 基于Django开发网页端可视化操作平台,HTML、CSS、BootStrap等技术搭建前端界面。Django作为后端逻辑处理框架。Ajax实现前后端的数据通信。

到了这里,关于果蔬识别系统Python+Django+TensorFlow+卷积神经网络算法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Python实战 | 使用 Python 和 TensorFlow 构建卷积神经网络(CNN)进行人脸识别

    专栏集锦,大佬们可以收藏以备不时之需 Spring Cloud实战专栏:https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9270827.html Python 实战专栏:https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271194.html Logback 详解专栏:https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271502.html tensorflow专栏:https://blog.csdn.net/superdangbo/category_869

    2024年02月05日
    浏览(45)
  • Python交通标志识别基于卷积神经网络的保姆级教程(Tensorflow)

    项目介绍 TensorFlow2.X 搭建卷积神经网络(CNN),实现交通标志识别。搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠,然后经过全连接层,最后用softmax映射为每个类别的概率,概率最大的即为识别结果)。 其他项目 水果蔬菜识别:基于卷积神经网络的水果识别

    2024年02月05日
    浏览(89)
  • 大数据深度学习:基于Tensorflow深度学习卷积神经网络CNN算法垃圾分类识别系统

    随着社会的发展和城市化进程的加速,垃圾分类已经成为了环境保护和可持续发展的重要课题。然而,传统的垃圾分类方法通常依赖于人工识别,效率低下且易出错。因此,本项目旨在利用大数据和深度学习技术,构建一个基于 TensorFlow 深度学习的神经网络 CNN(Convolutional

    2024年04月14日
    浏览(92)
  • 猫狗图像识别(卷积神经网络算法,TensorFlow安装)

    目录 一、tensorflow库安装 (1)TensorFlow的历史版本与对应Python版本 (2)Python版本查询 (3)找到上面的版本框进行对应的TensorFlow下载 (4)安装成功 (5)TensorFlow成功验证 二、项目简介 (1)项目说明 (2)项目目的 三、实现过程 (1)库导入 (2)匹配图形 (3)定义图像以

    2024年02月08日
    浏览(45)
  • CNN卷积神经网络实现手写数字识别(基于tensorflow)

    卷积网络的 核心思想 是将: 局部感受野 权值共享(或者权值复制) 时间或空间亚采样 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks,简称: CNN )是深度学习当中一个非常重要的神经网络结构。它主要用于用在 图像图片处理 , 视频处理 , 音频处理 以及 自然语言处理 等等。

    2024年02月11日
    浏览(41)
  • 【深度学习】基于卷积神经网络(tensorflow)的人脸识别项目(一)

    ​ 活动地址:CSDN21天学习挑战赛 经过前段时间研究,从LeNet-5手写数字入门到最近研究的一篇天气识别。我想干一票大的,因为我本身从事的就是C++/Qt开发,对Qt还是比较熟悉,所以我想实现一个基于Qt的界面化的一个人脸识别。 对卷积神经网络的概念比较陌生的可以看一看

    2024年02月04日
    浏览(54)
  • 【深度学习】基于卷积神经网络(tensorflow)的人脸识别项目(四)

    经过前段时间研究,从LeNet-5手写数字入门到最近研究的一篇天气识别。我想干一票大的,因为我本身从事的就是C++/Qt开发,对Qt还是比较熟悉,所以我想实现一个界面化的一个人脸识别。 对卷积神经网络的概念比较陌生的可以看一看这篇文章:卷积实际上是干了什么 想了解

    2024年01月17日
    浏览(149)
  • 手势识别系统Python,基于卷积神经网络算法

    手势识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。 视频+代码:https://www.yuque.com/ziwu/

    2024年02月09日
    浏览(64)
  • 基于Tensorflow搭建卷积神经网络CNN(水果识别)保姆及级教程

    项目介绍 TensorFlow2.X 搭建卷积神经网络(CNN),实现水果识别。搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠,然后经过全连接层,最后用softmax映射为每个类别的概率,概率最大的即为识别结果)。 网络结构: 开发环境: python==3.7 tensorflow==2.3 数据集: 图片

    2024年02月06日
    浏览(55)
  • 验证码识别系统Python,基于CNN卷积神经网络算法

    验证码识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,基于Pyqt5搭建桌面端操作界面,实现用户上传一张图片识别其名称。

    2024年02月09日
    浏览(60)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包