它拥有人工智能技术，用户可以随时拿出手机进行识别花卉，识别快速，拍照上传植物图片即可识别出相对应的花名和相关的知识。
我们经常会遇到一些不认识的花，识花程序的开发可以很好的帮助我们来认识身边的花花草草，帮助我们增加更多的知识。
取消首页
编程
手机
软件
硬件
安卓
苹果
手游
教程
平面
服务器
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()
图片读取文字指将图片、扫描件或PDF、OFD文档中的打印字符进行检测识别成可编辑的文本格式。华为云文字识别以开放API的方式提供给用户，用户使用Python、Java等编程语言调用OCR服务API提取图片中的文字，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。
华为云图片读取文字能力展示：通用类图片读取文字支持表格、文档、网络图片等任意格式图片上文字信息的自动化识别，自适应分析各种版面和表格，快速实现各种文档电子化。
证件类图片读取文字支持身份证、驾驶证、行驶证、护照等证件图片上有效信息的自动识别和关键字段结构化提取。
票据类图片读取文字支持增值税发票、机动车销售发票、医疗发票等各种发票和表单图片上有效信息的自动识别和结构化提取。
行业类图片读取文字支持物流面单、医疗化验单据等多种行业特定类型图片的结构化信息提取和识别，助力行业自动化效率提升。
定制模板图片读取文字支持用户自定义识别模板，指定需要识别的关键字段，实现用户特定格式图片的自动识别和结构化提取。
