果蔬识别系统Python+Django+TensorFlow+卷积神经网络算法
一、介绍
果蔬识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。
二、效果展示
三、演示视频+代码
视频+代码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/pnrng41h0sg5f5tf
四、Django
Django是一个基于Python的免费开源的web框架，它旨在帮助开发者快速开发复杂的、数据库驱动的网站，同时强调框架的可重用性和“不要重复自己”的原则。下面是一些Django的关键特点：
- 完全载入：Django包含了你需要构建一个web应用的几乎所有内容，包括认证系统、数据库迁移支持、ORM、模板引擎等。
- 模块化和可重用：Django采用了一个模块化的设计，这使得各个部分可以很容易地进行重用。这包括你自己的应用，还有像用户系统这样的内置应用。
- 明确的设计模式：Django遵循了MVC（模型-视图-控制器）设计模式，它在Django中被称为MTV（模型-模板-视图）模式。
- 自动管理后台：Django可以根据你的模型自动生成一个功能强大的后台管理界面，方便对数据进行管理。
- 安全：Django内置了多项防范网络攻击的安全功能，如跨站请求伪造（CSRF）防护，跨站脚本（XSS）防护，SQL注入防护等。
下面是一个简单的Django应用示例代码，代码主要包含模型（models.py），视图（views.py）和网址配置（urls.py）。
假设你正在创建一个简单的博客应用，首先定义模型：
# model.py
from django.db import models
class Blog(models.Model):
title = models.CharField(max_length=200)
content = models.TextField()
pub_date = models.DateTimeField('date published')
def __str__(self):
return self.title
然后定义视图：
# views.py
from django.shortcuts import render
from .models import Blog
def blog_list(request):
blogs = Blog.objects.all()
return render(request, 'blog_list.html', {'blogs': blogs})
def blog_detail(request, blog_id):
blog = Blog.objects.get(id=blog_id)
return render(request, 'blog_detail.html', {'blog': blog})
最后，定义URL配置：
# urls.py
from django.urls import path
from . import views
urlpatterns = [
path('', views.blog_list, name='blog_list'),
path('/' , views.blog_detail, name='blog_detail'),
]
这个例子非常简单，但它展示了Django的基本使用方法：定义模型，创建视图，并通过URL配置将视图与模型关联起来。
然而，Django的功能远不止这些，它还有许多强大的功能，如中间件支持、模板标签和过滤器、表单、泛型视图、测试工具等。学习和熟练使用
在本项目中，就通过使用Django作为网页端开发框架，实现一个WEB界面的开发
五、实现步骤
- 首先收集需要识别的种类数据集
- 然后基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，并通过多轮迭代训练，最终得到一个精度较高的模型，并将其保存为h5格式的本地文件。
- 基于Django开发网页端可视化操作平台，HTML、CSS、BootStrap等技术搭建前端界面。Django作为后端逻辑处理框架。Ajax实现前后端的数据通信。