竞赛保研 基于深度学习的水果识别 设计 开题 技术

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了竞赛保研 基于深度学习的水果识别 设计 开题 技术。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。

1 前言

Hi,大家好,这里是丹成学长,今天做一个 基于深度学习的水果识别demo

这是一个较为新颖的竞赛课题方向,学长非常推荐!

🧿 更多资料, 项目分享:

https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-787409.html

2 开发简介

深度学习作为机器学习领域内新兴并且蓬勃发展的一门学科, 它不仅改变着传统的机器学习方法, 也影响着我们对人类感知的理解,
已经在图像识别和语音识别等领域取得广泛的应用。 因此, 本文在深入研究深度学习理论的基础上, 将深度学习应用到水果图像识别中,
以此来提高了水果图像的识别性能。

3 识别原理

3.1 传统图像识别原理

传统的水果图像识别系统的一般过程如下图所示,主要工作集中在图像预处理和特征提取阶段。

在大多数的识别任务中, 实验所用图像往往是在严格限定的环境中采集的, 消除了外界环境对图像的影响。 但是实际环境中图像易受到光照变化、 水果反光、
遮挡等因素的影响, 这在不同程度上影响着水果图像的识别准确率。

在传统的水果图像识别系统中, 通常是对水果的纹理、 颜色、 形状等特征进行提取和识别。

竞赛保研 基于深度学习的水果识别 设计 开题 技术,python

3.2 深度学习水果识别

CNN 是一种专门为识别二维特征而设计的多层神经网络, 它的结构如下图所示,这种结构对平移、 缩放、 旋转等变形具有高度的不变性。

竞赛保研 基于深度学习的水果识别 设计 开题 技术,python

学长本次采用的 CNN 架构如图:
竞赛保研 基于深度学习的水果识别 设计 开题 技术,python

4 数据集

  • 数据库分为训练集(train)和测试集(test)两部分

  • 训练集包含四类apple,orange,banana,mixed(多种水果混合)四类237张图片;测试集包含每类图片各两张。图片集如下图所示。

  • 图片类别可由图片名称中提取。

训练集图片预览

竞赛保研 基于深度学习的水果识别 设计 开题 技术,python

测试集预览
竞赛保研 基于深度学习的水果识别 设计 开题 技术,python

数据集目录结构
竞赛保研 基于深度学习的水果识别 设计 开题 技术,python

5 部分关键代码

5.1 处理训练集的数据结构

import os
import pandas as pd    

train_dir = './Training/'
test_dir = './Test/'
fruits = []
fruits_image = []

for i in os.listdir(train_dir):
    for image_filename in os.listdir(train_dir + i):
        fruits.append(i) # name of the fruit
        fruits_image.append(i + '/' + image_filename)
train_fruits = pd.DataFrame(fruits, columns=["Fruits"])
train_fruits["Fruits Image"] = fruits_image

print(train_fruits)

5.2 模型网络结构

import matplotlib.pyplot as plt
​    import seaborn as sns
​    from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, img_to_array, load_img
​    from glob import glob
​    from keras.models import Sequential
​    from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Activation, Dropout, Flatten, Dense
​    img = load_img(train_dir + "Cantaloupe 1/r_234_100.jpg")
​    plt.imshow(img)
​    plt.axis("off")
​    plt.show()
​    

    array_image = img_to_array(img)
    
    # shape (100,100)
    print("Image Shape --> ", array_image.shape)
    
    # 131个类目
    fruitCountUnique = glob(train_dir + '/*' )
    numberOfClass = len(fruitCountUnique)
    print("How many different fruits are there --> ",numberOfClass)
    
    # 构建模型
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(32,(3,3),input_shape = array_image.shape))
    model.add(Activation("relu"))
    model.add(MaxPooling2D())
    model.add(Conv2D(32,(3,3)))
    model.add(Activation("relu"))
    model.add(MaxPooling2D())
    model.add(Conv2D(64,(3,3)))
    model.add(Activation("relu"))
    model.add(MaxPooling2D())
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(1024))
    model.add(Activation("relu"))
    model.add(Dropout(0.5))
    
    # 区分131类
    model.add(Dense(numberOfClass)) # output
    model.add(Activation("softmax"))
    model.compile(loss = "categorical_crossentropy",
    
                  optimizer = "rmsprop",
    
                  metrics = ["accuracy"])
    
    print("Target Size --> ", array_image.shape[:2])


## 

5.3 训练模型

    
​    train_datagen = ImageDataGenerator(rescale= 1./255,
​                                       shear_range = 0.3,
​                                       horizontal_flip=True,
​                                       zoom_range = 0.3)
​    

    test_datagen = ImageDataGenerator(rescale= 1./255)
    epochs = 100
    batch_size = 32
    train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
                    train_dir,
                    target_size= array_image.shape[:2],
                    batch_size = batch_size,
                    color_mode= "rgb",
                    class_mode= "categorical")
    
    test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
                    test_dir,
                    target_size= array_image.shape[:2],
                    batch_size = batch_size,
                    color_mode= "rgb",
                    class_mode= "categorical")
    
    for data_batch, labels_batch in train_generator:
        print("data_batch shape --> ",data_batch.shape)
        print("labels_batch shape --> ",labels_batch.shape)
        break
    
    hist = model.fit_generator(
            generator = train_generator,
            steps_per_epoch = 1600 // batch_size,
            epochs=epochs,
            validation_data = test_generator,
            validation_steps = 800 // batch_size)
    
    #保存模型 model_fruits.h5
    model.save('model_fruits.h5')


顺便输出训练曲线

    #展示损失模型结果
​    plt.figure()
​    plt.plot(hist.history["loss"],label = "Train Loss", color = "black")
​    plt.plot(hist.history["val_loss"],label = "Validation Loss", color = "darkred", linestyle="dashed",markeredgecolor = "purple", markeredgewidth = 2)
​    plt.title("Model Loss", color = "darkred", size = 13)
​    plt.legend()
​    plt.show()#展示精确模型结果
    plt.figure()
    plt.plot(hist.history["accuracy"],label = "Train Accuracy", color = "black")
    plt.plot(hist.history["val_accuracy"],label = "Validation Accuracy", color = "darkred", linestyle="dashed",markeredgecolor = "purple", markeredgewidth = 2)
    plt.title("Model Accuracy", color = "darkred", size = 13)
    plt.legend()
    plt.show()


![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/686ace7db27c4145837ec2e09e8ad917.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBARGFuQ2hlbmctc3R1ZGlv,size_17,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)

竞赛保研 基于深度学习的水果识别 设计 开题 技术,python

6 识别效果

from tensorflow.keras.models import load_model
import os
import pandas as pd
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator,img_to_array, load_img
import cv2,matplotlib.pyplot as plt,numpy as np
from keras.preprocessing import image

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale= 1./255,
                                    shear_range = 0.3,
                                    horizontal_flip=True,
                                    zoom_range = 0.3)

model = load_model('model_fruits.h5')
batch_size = 32
img = load_img("./Test/Apricot/3_100.jpg",target_size=(100,100))
plt.imshow(img)
plt.show()

array_image = img_to_array(img)
array_image = array_image * 1./255
x = np.expand_dims(array_image, axis=0)
images = np.vstack([x])
classes = model.predict_classes(images, batch_size=10)
print(classes)
train_dir = './Training/'

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        train_dir,
        target_size= array_image.shape[:2],
        batch_size = batch_size,
        color_mode= "rgb",
        class_mode= "categorical”)
print(train_generator.class_indices)

竞赛保研 基于深度学习的水果识别 设计 开题 技术,python

    fig = plt.figure(figsize=(16, 16))
    axes = []
    files = []
    predictions = []
    true_labels = []
    rows = 5
    cols = 2
# 随机选择几个图片
def getRandomImage(path, img_width, img_height):
    """function loads a random image from a random folder in our test path"""
    folders = list(filter(lambda x: os.path.isdir(os.path.join(path, x)), os.listdir(path)))
    random_directory = np.random.randint(0, len(folders))
    path_class = folders[random_directory]
    file_path = os.path.join(path, path_class)
    file_names = [f for f in os.listdir(file_path) if os.path.isfile(os.path.join(file_path, f))]
    random_file_index = np.random.randint(0, len(file_names))
    image_name = file_names[random_file_index]
    final_path = os.path.join(file_path, image_name)
    return image.load_img(final_path, target_size = (img_width, img_height)), final_path, path_class

def draw_test(name, pred, im, true_label):
    BLACK = [0, 0, 0]
    expanded_image = cv2.copyMakeBorder(im, 160, 0, 0, 300, cv2.BORDER_CONSTANT, value=BLACK)
    cv2.putText(expanded_image, "predicted: " + pred, (20, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
        0.85, (255, 0, 0), 2)
    cv2.putText(expanded_image, "true: " + true_label, (20, 120), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
        0.85, (0, 255, 0), 2)
    return expanded_image
IMG_ROWS, IMG_COLS = 100, 100

# predicting images
for i in range(0, 10):
    path = "./Test"
    img, final_path, true_label = getRandomImage(path, IMG_ROWS, IMG_COLS)
    files.append(final_path)
    true_labels.append(true_label)
    x = image.img_to_array(img)
    x = x * 1./255
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    images = np.vstack([x])
    classes = model.predict_classes(images, batch_size=10)
    predictions.append(classes)

class_labels = train_generator.class_indices
class_labels = {v: k for k, v in class_labels.items()}
class_list = list(class_labels.values())

for i in range(0, len(files)):
    image = cv2.imread(files[i])
    image = draw_test("Prediction", class_labels[predictions[i][0]], image, true_labels[i])
    axes.append(fig.add_subplot(rows, cols, i+1))
    plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.grid(False)
    plt.axis('off')
plt.show()

竞赛保研 基于深度学习的水果识别 设计 开题 技术,python

7 最后

🧿 更多资料, 项目分享:

https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate

到了这里,关于竞赛保研 基于深度学习的水果识别 设计 开题 技术的文章就介绍完了。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

  • 竞赛保研 基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现 - 深度学习 opencv python

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 工作量:3分 创新点:4分 🧿 更多资料, 项目分享: http

    2024年01月17日
    浏览(46)
  • 竞赛项目 深度学习的水果识别 opencv python

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 深度学习的水果识别 opencv python 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 工作量:3分 创新点:4分 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng-se

    2024年02月13日
    浏览(62)
  • 竞赛保研 python 机器视觉 车牌识别 - opencv 深度学习 机器学习

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 基于python 机器视觉 的车牌识别系统 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 工作量:3分 创新点:3分 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate 车牌识别其实是个经典的机器视觉任务了,

    2024年02月04日
    浏览(48)
  • 竞赛保研 基于深度学习的目标检测算法

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 基于深度学习的目标检测算法 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate 普通的深度学习监督算法主要是用来做分类,如图1所示,分类的目标是要识别出图

    2024年02月02日
    浏览(67)
  • 竞赛保研 基于深度学习的视频多目标跟踪实现

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 基于深度学习的视频多目标跟踪实现 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate 基于初始化帧的跟踪,在视频第一帧中选择你的目标,之后交给跟踪算法去

    2024年01月22日
    浏览(49)
  • 竞赛保研 基于深度学习的人脸专注度检测计算系统 - opencv python cnn

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 基于深度学习的人脸专注度检测计算算法 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 工作量:3分 创新点:5分 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.co

    2024年02月02日
    浏览(197)
  • python基于深度学习的水果识别系统

    具体实现分为以下几个步骤: 数据集准备:从互联网上采集水果图片,并将其划分成训练集、验证集和测试集,以便用来训练和测试模型。 模型构建:使用 PyTorch 来构建深度学习模型,常用的有 AlexNet、VGG、ResNet 等。根据实验情况,可以选择不同的模型。 训练模型:使用准

    2024年02月07日
    浏览(43)
  • 【毕业设计】深度学习水果识别系统 - python CNN

    🔥 Hi,大家好,这里是丹成学长的毕设系列文章! 🔥 对毕设有任何疑问都可以问学长哦! 这两年开始,各个学校对毕设的要求越来越高,难度也越来越大… 毕业设计耗费时间,耗费精力,甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间,所以一旦发现问题,一定

    2023年04月13日
    浏览(50)
  • 基于python深度学习的水果或其他物体识别小程序

    效果图如下: 代码演示和demo仓库看b站视频003期: 到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili 代码展示: 数据集图片放置在data文件夹下,大家可以根据自己需要比如识别其他物体,只需要模仿data文件夹下的文件命名放入图片即可运行训练模型了。    运行01数据集文本生成

    2024年02月04日
    浏览(46)
  • 基于深度学习的水果检测与识别系统(Python界面版,YOLOv5实现)

    摘要:本博文介绍了一种基于深度学习的水果检测与识别系统,使用YOLOv5算法对常见水果进行检测和识别,实现对图片、视频和实时视频中的水果进行准确识别。博文详细阐述了算法原理,同时提供Python实现代码、训练数据集,以及基于PyQt的UI界面。通过YOLOv5实现对图像中存

    2024年02月02日
    浏览(43)

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