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

一、简介

花朵识别系统，本系统结合当下人工智能热点，基于深度学习搭建算法对5种常见的花朵（'雏菊', '蒲公英', '玫瑰', '向日葵', '郁金香'）数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。然后搭建了一个Web端的综合性操作平台。

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。

选题背景介绍

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像识别领域展现出巨大潜力与应用价值。花卉种类繁多，准确识别对于植物学研究、园艺工作及日常生活均具有重要意义。在此背景下，本项目旨在开发一个基于深度学习的花朵识别系统。系统以TensorFlow为框架，采用卷积神经网络算法，对雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵、郁金香五种常见花卉进行高精度识别。为提供综合性的用户体验，项目进一步构建了B/S架构的Web操作平台：前端运用Vue3与Element Plus实现响应式界面，后端采用Django处理业务逻辑。平台不仅提供核心的图像识别功能，可视化展示识别结果与置信度分布，还集成了Markdown文章编辑与基于Deepseek的智能问答模块，实现了技术探索与实际应用的有机结合。

二、系统效果图片展示

三、演示视频 and 完整代码 and 安装

地址：https://ziwupy.cn/p/HLPZ4T

四、TensorFlow介绍

以下是一个使用Python+TensorFlow调用ResNet50实现图像识别的简单示例代码：

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)
    
    # 预处理输入
    image_batch = np.expand_dims(image_array, axis=0)
    processed_image = preprocess_input(image_batch)
    
    # 进行预测
    predictions = model.predict(processed_image)
    
    # 解码预测结果
    decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=3)[0]
    
    # 输出结果
    print("预测结果：")
    for i, (imagenet_id, label, score) in enumerate(decoded_predictions):
        print(f"{i+1}. {label}: {score:.2%}")

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

文字说明 ：

这段代码演示了如何使用TensorFlow调用预训练的ResNet50模型进行图像识别。代码首先加载在ImageNet数据集上预训练好的ResNet50模型，然后对输入图像进行预处理（调整尺寸、格式转换、归一化等），最后通过模型预测并输出最可能的3个分类结果及其置信度。ResNet50以其深度残差网络结构在图像识别任务中表现出色，无需从头训练即可获得较好的识别效果。