一、介绍
植物识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对6种常见的植物树叶图片数据集（广玉兰、杜鹃、梧桐、樟叶、芭蕉、银杏）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。
技术栈：
- 项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。
- 后端基于Django处理逻辑请求
- 基于Ajax实现前后端数据通信
选题背景与意义： 本项目选题背景聚焦于传统植物识别对专业知识的较高依赖及效率瓶颈问题。随着数字图像处理和深度学习技术的迅速发展，利用卷积神经网络实现智能植物识别成为可能。本研究基于TensorFlow框架，选用ResNet50模型，对广玉兰、杜鹃、梧桐等六类常见树叶图像进行训练，旨在构建一个高精度的自动化识别模型。为进一步提升系统的可用性与普及性，项目结合前后端技术，以Django作为后端逻辑处理核心，采用HTML、CSS与BootStrap构建前端交互界面，并借助Ajax实现流畅的数据通信，最终搭建为操作简便的Web可视化平台，为植物识别提供一种高效、便捷的技术解决方案。
二、系统效果图片展示
三、演示视频 and 完整代码 and 安装
四、卷积神经网络算法介绍
ResNet50是残差网络（Residual Network）的一种重要实现，其核心创新在于引入了残差模块 和跳跃连接，有效缓解了深层网络中的梯度消失和网络退化问题，使得网络深度可以大幅增加至50层乃至更深，从而显著提升了图像识别等任务的精度。
以下是基于TensorFlow和预训练ResNet50模型进行图像分类的简明示例：
python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
from PIL import Image
# 1. 加载预训练的ResNet50模型（包含在ImageNet上训练好的权重）
model = ResNet50(weights='imagenet')
# 2. 加载并预处理图像
def load_and_preprocess_image(img_path):
img = Image.open(img_path).resize((224, 224)) # ResNet50输入尺寸为224x224
img_array = np.array(img)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0) # 扩展为批处理维度 (1, 224, 224, 3)
return preprocess_input(img_array) # 应用ResNet50专用的预处理
# 3. 进行预测
processed_image = load_and_preprocess_image('your_image.jpg')
predictions = model.predict(processed_image)
# 4. 解码预测结果（显示前3个最可能的类别）
decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=3)[0]
for i, (imagenet_id, label, score) in enumerate(decoded_predictions):
print(f"{i+1}: {label} ({score:.2f})")如上所示利用ResNet50进行图像识别的典型流程：加载预训练模型、对输入图像进行标准化预处理、执行前向传播预测，并解码得到人类可读的类别标签及置信度。在实际植物识别项目中，我们会在ResNet50的基础上进行迁移学习 ，即保留其强大的特征提取能力，替换并重新训练最后的全连接层，使其适应我们自定义的6种树叶分类任务，从而在小规模数据集上也能达到较高的识别精度。 以下是一个简化版CNN图像识别流程 
- 输入层：接收224×224像素的RGB树叶图像
- 特征提取：卷积层自动学习纹理、边缘等特征，池化层压缩特征维度
- 分类决策：全连接层整合特征，映射到类别空间
- 输出层：通过Softmax函数输出6种树叶类别的概率分布
在ResNet50实际应用中，特征提取部分包含50层残差模块，通过跳跃连接确保深层网络的有效训练，最后通过全连接层输出分类结果。