一、項目介紹

水果識別系統，通過TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，並收集了10種常見的水果數據集（'哈密瓜', '椰子', '櫻桃', '火龍果', '獼猴桃', '紅蘋果', '芒果', '葡萄', '西瓜', '香蕉'），對其進行多輪迭代訓練，最後得到了一個精度較高的模型，並搭建Web可視化操作平台。
前端: Vue3、Element Plus
後端：Django
算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法
具體功能：

1. 系統分為管理員和用户兩個角色，登錄後根據角色顯示其可訪問的頁面模塊。
2. 登錄系統後可發佈、查看、編輯文章，創建文章功能中集成了markdown編輯器，可對文章進行編輯。
3. 在圖像識別功能中，用户上傳圖片後，點擊識別，可輸出其識別結果和置信度
4. 基於Echart以柱狀圖形式輸出所有種類對應的置信度分佈圖。
5. 在智能問答功能模塊中：用户輸入問題，後台通過對接Deepseek接口實現智能問答功能。
6. 管理員可在用户管理模塊中，對用户賬户進行管理和編輯。

背景介紹
隨着人工智能技術的快速發展，基於深度學習的圖像識別技術已廣泛應用於日常生活與產業實踐中。水果識別作為其中的一個典型應用場景，不僅有助於提升農產品分揀、零售結算等環節的自動化水平，也為普通用户提供了便捷的識別工具。本項目基於TensorFlow框架，採用卷積神經網絡（CNN）構建了一個高效的水果識別模型，並選用包括哈密瓜、椰子、櫻桃等在內的10類常見水果數據集進行訓練與優化，最終實現了高精度的識別效果。為進一步增強系統的實用性與交互性，項目還整合了Web技術，搭建了前後端分離的可視化平台，支持圖像識別、數據分析、內容管理及智能問答等多樣化功能，從而為用户和管理員提供了一體化、智能化的操作體驗。

二、系統效果圖片展示

三、演示視頻 and 安裝 and 完整代碼

地址：https://ziwupy.cn/p/WVdkAX

四、TensorFlow介紹

代碼示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
from PIL import Image

# 加載預訓練的ResNet50模型
model = ResNet50(weights='imagenet')

def predict_image(image_path):
    # 加載和預處理圖像
    image = Image.open(image_path)
    image = image.resize((224, 224))  # ResNet50需要的輸入尺寸
    image_array = np.array(image)
    
    # 如果圖像是灰度圖，轉換為RGB
    if len(image_array.shape) == 2:
        image_array = np.stack([image_array] * 3, axis=-1)
    
    # 預處理
    image_batch = np.expand_dims(image_array, axis=0)
    processed_image = preprocess_input(image_batch)
    
    # 預測
    predictions = model.predict(processed_image)
    
    # 解碼預測結果
    decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=3)[0]
    
    # 打印結果
    print("預測結果：")
    for i, (imagenet_id, label, score) in enumerate(decoded_predictions):
        print(f"{i+1}. {label}: {score:.4f}")

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

這段代碼演示瞭如何使用TensorFlow中的預訓練ResNet50模型進行圖像識別。代碼首先加載在ImageNet數據集上預訓練的ResNet50模型，然後對輸入圖像進行預處理（調整尺寸、格式轉換等），最後通過模型預測並輸出置信度最高的3個類別及其概率。ResNet50是一個50層深的殘差網絡，在圖像分類任務中表現出色，無需訓練即可直接用於識別1000種常見物體類別。