深度学习水果识别系统-python

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 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。 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。 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,bana ………………………………