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引言
随着科技的倒退，咱们生存中的各种便当工具日益减少。例如，你有没有想过，当你在超市里看到一个生疏的水果，却不晓得它是什么名字时，有一个工具能够帮你辨认进去？明天，我要为大家介绍一种基于 Python 的水果识别系统。这个零碎不仅辨认精确，还具备敌对的用户界面。上面，让咱们一起摸索这个神奇的零碎吧！
筹备
- 数据收集：知己知彼
要辨认出各种各样的水果，首先咱们须要有一个齐备的数据集。咱们收集了大量的水果图片，比方苹果、香蕉等。
- 构建模型：弱小的 ResNet50
有了数据集，咱们的下一步是抉择一个适宜的算法模型。通过调研，咱们抉择了基于 TensorFlow 框架的 ResNet50 卷积神经网络模型。ResNet50 是一个深度为 50 层的网络，可能捕捉到图像的细节特色，从而进步辨认的精度。
咱们将数据集分为训练集和测试集，通过多轮迭代训练，一直调整模型的参数，最终失去了一个精度较高的模型。为了不便后续应用，咱们将其保留为 h5 格局的本地文件。
- 用户界面：简略、好看、易用
领有了弱小的模型，咱们还须要一个敌对的用户界面。为此，咱们抉择了基于 Django 框架开发的网页端平台。
前端界面应用 HTML、CSS 和 BootStrap 技术构建。简洁的设计，加上好看的色彩搭配，为用户提供了极佳的体验。用户只需上传一张水果图片，就能够失去辨认后果。
后端则应用 Django 框架解决逻辑。当用户上传图片时，Django 会调用咱们之前保留的模型，对图片进行辨认，并返回后果。
为了实现前后端的数据通信，咱们应用了 Ajax 技术。这样，用户在上传图片后，无需刷新页面，就能够立刻看到辨认后果。
成果图片
残缺代码 and 演示视频
代码 + 演示视频：https://s7bacwcxv4.feishu.cn/wiki/UKWcwc6u4i8MkZkxIYpc1cy4nPb
结语
通过上述三大步骤，咱们胜利地实现了一个基于 Python 的水果识别系统。
