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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,banana,mixed(多种水果混合)四类237张图片；测试集包含每类图片各两张。图片集如下图所示。

• 图片类别可由图片名称中提取。

处理训练集的数据结构

模型网络结构

训练模型

顺便输出训练曲线

识别效果

原文地址

https://blog.csdn.net/caxiou/article/details/127785858?spm=1001.2100.3001.7377

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