一、介绍

蔬菜识别系统，应用Python作为次要开发语言，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，最初失去一个辨认精度较高的模型。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辨认其名称。

二、成果图片

三、演示视频+代码

视频+残缺代码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/uc1z9asdufhe1co7

四、TensorFlow图像分类示例

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习工作。它提供了一套丰盛的工具和库，使得构建、训练和部署深度学习模型变得更加简略和高效。TensorFlow基于数据流图的概念，应用图来示意计算过程中的数据流动。它的外围是张量（Tensor），是多维数组的形象，能够在计算图中流动。
在进行图像识别分类之前，咱们须要筹备训练数据。通常状况下，咱们须要一个蕴含训练图像和对应标签的数据集。TensorFlow提供了一些便捷的工具来加载和解决图像数据。以下是一个加载图像数据集的示例代码：

import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator# 定义数据集门路train_dir = 'train/'val_dir = 'validation/'# 设置图像预处理参数train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,                                   rotation_range=20,                                   width_shift_range=0.2,                                   height_shift_range=0.2,                                   shear_range=0.2,                                   zoom_range=0.2,                                   horizontal_flip=True)val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)# 加载训练数据集train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_dir,                                                    target_size=(224, 224),                                                    batch_size=32,                                                    class_mode='categorical')# 加载验证数据集val_generator = val_datagen.flow_from_directory(val_dir,                                                target_size=(224, 224),                                                batch_size=32,                                                class_mode='categorical')

在上述代码中，咱们应用ImageDataGenerator来定义图像的预处理参数，并通过flow_from_directory办法从目录中加载数据集。
在TensorFlow中，咱们能够应用Keras API来构建图像识别分类模型。Keras提供了一系列不便易用的层和模型，能够帮忙咱们疾速构建深度学习模型。以下是一个应用Keras构建图像分类模型的示例代码：

from tensorflow.keras.applications import VGG16from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten# 加载预训练的VGG16模型base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))# 解冻预训练模型的权重for layer in base_model.layers:    layer.trainable = False# 构建分类模型model = Sequential()model.add(base_model)model.add(Flatten())model.add(Dense(256, activation='relu'))model.add(Dense(10, activation='softmax'))# 编译模型model.compile(optimizer='adam',              loss='categorical_crossentropy',              metrics=['accuracy'])

在上述代码中，咱们应用了VGG16作为预训练的模型，并在其根底上构建了一个全连贯层分类模型。

本文介绍了TensorFlow在图像识别分类中的利用，并通过相干代码进行了解说。通过TensorFlow提供的工具和库，咱们能够不便地构建、训练和评估图像识别分类模型。