基于深度学习的花卉识别系统3(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_文章底部可以扫码
项目介绍：
模型：resnet34，也可以根据需求改进
软件：Pycharm+Anaconda
环境：python=3.8 opencv_python PyQt5
文件：
1.完整程序文件（.py等）
2.UI界面源文件、图标（.ui、.qrc、.py等）
3.测试图片、视频文件（.jpeg、.mp4、.avi等）
功能： 系统实现了对于多种目标的识别检测功能：包括通过选择图片、视频、摄像头进行实时识别；识别后会显示花卉的详细信息，检测速度快、识别精度较高。
①选择图片识别目标，可选择单个或批量导入
②选择视频识别目标。
③摄像头检测识别目标
可以识别14种花卉
‘astilbe’: ‘落新妇’, ‘bellflower’: ‘风铃草’, ‘black_eyed_susan’: ‘黑心菊’, ‘calendula’: ‘金盏花’, ‘california_poppy’: ‘加州罂粟’, ‘carnation’: ‘康乃馨’,‘common_daisy’: ‘雏菊’,‘coreopsis’: ‘金鸡菊’,‘dandelion’: ‘蒲公英’,‘iris’: ‘鸢尾花’,‘rose’: ‘玫瑰’,‘sunflower’: ‘向日葵’,‘tulip’: ‘郁金香’,‘water_lily’: ‘睡莲’
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