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首页 >脚本专栏 >python >python 花卉识别系统
用python搭建一个花卉识别系统
2021-06-19 15:31:19 作者：python研究者
这学期修了一门机器视觉的选修课，课设要是弄一个花卉识别的神经网络，所以我网上找了开源代码进行了修改，最后成功跑起来，结果只有一个准确率（94%）既然都跑了这个神经网络的代码，那么干脆就把这个神经网络真正的使用起来，把这个神经网络弄成一个可视化界面
一.开源神经网络(AlexNet)
1.获取数据集
使用步骤如下：
* （1）在data_set文件夹下创建新文件夹"flower_data"
* （2）点击链接下载花分类数据集download.tensorflow.org/example_im…
* （3）解压数据集到flower_data文件夹下
* （4）执行"split_data.py"脚本自动将数据集划分成训练集train和验证集val
split_data.py
import os
from shutil import copy, rmtree
import random
def mk_file(file_path: str):
if os.path.exists(file_path):
# 如果文件夹存在，则先删除原文件夹在重新创建
rmtree(file_path)
os.makedirs(file_path)
def main():
# 保证随机可复现
random.seed(0)
# 将数据集中10%的数据划分到验证集中
split_rate = 0.1
# 指向你解压后的flower_photos文件夹
cwd = os.getcwd()
data_root = os.path.join(cwd, "flower_data")
origin_flower_path = os.path.join(data_root, "flower_photos")
assert os.path.exists(origin_flower_path)
flower_class = [cla for cla in os.listdir(origin_flower_path)
if os.path.isdir(os.path.join(origin_flower_path, cla))]
# 建立保存训练集的文件夹
train_root = os.path.join(data_root, "train")
mk_file(train_root)
for cla in flower_class:
# 建立每个类别对应的文件夹
mk_file(os.path.join(train_root, cla))
# 建立保存验证集的文件夹
val_root = os.path.join(data_root, "val")
mk_file(val_root)
for cla in flower_class:
# 建立每个类别对应的文件夹
mk_file(os.path.join(val_root, cla))
for cla in flower_class:
cla_path = os.path.join(origin_flower_path, cla)
images = os.listdir(cla_path)
num = len(images)
# 随机采样验证集的索引
eval_index = random.sample(images, k=int(num*split_rate))
for index, image in enumerate(images):
if image in eval_index:
# 将分配至验证集中的文件复制到相应目录
image_path = os.path.join(cla_path, image)
new_path = os.path.join(val_root, cla)
copy(image_path, new_path)
else:
# 将分配至训练集中的文件复制到相应目录
image_path = os.path.join(cla_path, image)
new_path = os.path.join(train_root, cla)
copy(image_path, new_path)
print("r[{}] processing [{}/{}]".format(cla, index+1, num), end="") # processing bar
print()
print("processing done!")
if __name__ == '__main__':
main()
拍照识别植物app哪个
拍照识别植物方法/步骤:
工具/原料：荣耀手机note10、形色APP。
方法/步骤:
1、首先，要下载安装形色APP，是一个专门用于识别植物的软件。打开形色APP，进入主页。在主页的中间下方有一个蓝色的相机标志，点击相机进行拍照。
2、将相机聚焦对准你要识别的植物，跟用手机相机拍照的原理是一样的。要注意拍的植物图片要清晰，尽量将植物的大部分叶子和花拍下来，以便识别时能更精准的识别出来植物的名称。如下图所示。
3、聚焦对准好植物后，点击屏幕中间的蓝色圆圈确认拍摄识别。
4、确认拍摄后将自动识别，识别成功时会显示所拍植物的图片和名称。如下图，点击圆形图片可以进入查看关于植物的详细介绍。
5、如下图所示即为识别出来的植物的详细信息页面，你可以了解到这个植物的生长习性、植物文化、植物价值等。
拍照识别植物app：形色、拍花识照、花伴侣、花帮主、发现识花。
1、形色
形色app是一款生活服务应用，是一款可轻松识别植物的手机软件，可以随时随地，拍照上传植物图片，形色可以马上给出花名和4千种常见植物准确率，超过92%快速识别，1秒给出答案。形色app每天上传35万张图片景点遍布，全球五大洲用户遍布，209个国家和地区。
2、拍花识照
拍照识花app是一款拍照识图软件，拍照识花app可以帮助用户轻松拍照识花，让用户将不认识的花卉植物拍摄下来，在线识别，轻松了解花卉信息，是日常学习识花时的助手，也是野外旅游途中植物鉴别的利器。
3、花伴侣
《花伴侣电脑版》是一款识花软件，《花伴侣电脑版》花草树木，一拍呈名。只需要拍摄植物的花、果、叶等特征部位，即可快速识别植物。花伴侣能识别中国野生及栽培植物3000属，近5000种，几乎涵盖身边所有常见花草树木。
4、花帮主
花帮主是一款集养花问题解答、园艺知识和相关资讯传播等功能为一体的移动端产品，核心是养花、护花，聚集了行业专家、民间高手也有养花小白，主旨打造一个养花人交流互动的平台，成为养花者的大本营。
5、发现识花
发现识花app软件是一款操作简单的识花软件，是个通过拍照/看图就能轻松识别花卉品种，提供植被相关信息的移动软件。现在已可以识别上千种常见花卉植物，用户只需拍照就能识别出相片中的花卉种类，让植物控告别有花不识花的窘态。
以上就是关于python创建一个花类flower全部的内容，如果了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！
