水果识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法

一、项目介绍

水果识别系统，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了10种常见的水果数据集（'哈密瓜', '椰子', '樱桃', '火龙果', '猕猴桃', '红苹果', '芒果', '葡萄', '西瓜', '香蕉'），对其进行多轮迭代训练，最后得到了一个精度较高的模型，并搭建Web可视化操作平台。
前端 : Vue3、Element Plus
后端：Django
算法：TensorFlow、卷积神经网络算法
具体功能：

系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。
登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
在图像识别功能中，用户上传图片后，点击识别，可输出其识别结果和置信度
基于Echart以柱状图形式输出所有种类对应的置信度分布图。
在智能问答功能模块中：用户输入问题，后台通过对接Deepseek接口实现智能问答功能。
管理员可在用户管理模块中，对用户账户进行管理和编辑。

二、背景介绍

随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的图像识别技术已广泛应用于日常生活与产业实践中。水果识别作为其中的一个典型应用场景，不仅有助于提升农产品分拣、零售结算等环节的自动化水平，也为普通用户提供了便捷的识别工具。本项目基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）构建了一个高效的水果识别模型，并选用包括哈密瓜、椰子、樱桃等在内的10类常见水果数据集进行训练与优化，最终实现了高精度的识别效果。为进一步增强系统的实用性与交互性，项目还整合了Web技术，搭建了前后端分离的可视化平台，支持图像识别、数据分析、内容管理及智能问答等多样化功能，从而为用户和管理员提供了一体化、智能化的操作体验。

二、系统效果图片展示

三、演示视频 and 安装 and 完整代码

地址：https://ziwupy.cn/p/WVdkAX

四、TensorFlow介绍

代码示例：

python 复制代码

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
from PIL import Image

# 加载预训练的ResNet50模型
model = ResNet50(weights='imagenet')

def predict_image(image_path):
    # 加载和预处理图像
    image = Image.open(image_path)
    image = image.resize((224, 224))  # ResNet50需要的输入尺寸
    image_array = np.array(image)
    
    # 如果图像是灰度图，转换为RGB
    if len(image_array.shape) == 2:
        image_array = np.stack([image_array] * 3, axis=-1)
    
    # 预处理
    image_batch = np.expand_dims(image_array, axis=0)
    processed_image = preprocess_input(image_batch)
    
    # 预测
    predictions = model.predict(processed_image)
    
    # 解码预测结果
    decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=3)[0]
    
    # 打印结果
    print("预测结果：")
    for i, (imagenet_id, label, score) in enumerate(decoded_predictions):
        print(f"{i+1}. {label}: {score:.4f}")

# 使用示例
predict_image('test_image.jpg')

这段代码演示了如何使用TensorFlow中的预训练ResNet50模型进行图像识别。代码首先加载在ImageNet数据集上预训练的ResNet50模型，然后对输入图像进行预处理（调整尺寸、格式转换等），最后通过模型预测并输出置信度最高的3个类别及其概率。ResNet50是一个50层深的残差网络，在图像分类任务中表现出色，无需训练即可直接用于识别1000种常见物体类别。