一、介绍
花朵识别系统。本系统采用Python作为主要编程语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，并基于前期收集到的5种常见的花朵数据集（向日葵、玫瑰、蒲公英、郁金香、菊花）进行处理后进行模型训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后保存为本地的h5格式文件，便于后续调用使用。在可视化操作界面开发中使用Django开发Web网页操作界面，实现用户上传一张花朵图片识别其名称。
在本项目中，我们设计并实现了一个基于人工智能技术的花朵识别系统。该系统以Python语言为开发基础，利用深度学习中的卷积神经网络（CNN）算法来实现花朵图像的自动分类与识别。为此我们选用了ResNet50模型，这是一种经典的深度残差网络，能够有效处理复杂的图像识别任务，尤其适用于具有细微特征差异的多类别图像分类问题。
数据集方面，我们收集了五种常见花卉的图像，包括向日葵、玫瑰、蒲公英、郁金香和菊花。经过数据预处理后，这些图像数据被用来训练ResNet50模型。通过大量训练和参数调优，最终获得了一个识别精度较高的花朵分类模型。为了便于后续应用，我们将训练好的模型保存为h5格式文件，确保可以在实际部署中快速调用。
在系统的用户交互层面，我们采用Django框架开发了一个简洁直观的Web操作界面，允许用户上传花朵图片，并通过模型的推理功能实时输出花朵的名称。该系统旨在为用户提供一个便捷的工具，通过图像识别技术轻松了解不同种类的花卉。项目的整体设计结合了深度学习、数据处理和Web开发等多个领域的知识，具有较强的实用性和扩展性，能够进一步推广至其他物体分类任务。
二、效果图片展示
三、演示视频 and 完整代码 and 远程安装
地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/zetq5wehgyh7gufv
四、ResNet50卷积神经网络算法介绍
ResNet50是深度学习中常用的卷积神经网络（CNN）之一，全称为Residual Network，其最大的特点是引入了残差模块（Residual Block）。传统的深度网络随着层数加深，容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致训练效果下降。ResNet50通过在网络中加入“跳跃连接”（skip connections），将输入直接传递到后面的层，有效缓解了深层网络训练的退化问题。
ResNet50网络由50层深度构成，其中包含卷积层、池化层、全连接层以及残差模块。残差模块允许原始输入和经过卷积处理的输出相加，这一结构的引入使得模型能够更加高效地学习到特征，同时避免过深网络带来的梯度问题。此外，ResNet50还在分类任务中表现出色，适合处理复杂的图像识别任务，如图像分类、目标检测等。
以下是使用TensorFlow和Keras框架加载ResNet50模型的代码示例：
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
# 加载预训练的ResNet50模型（不包括顶层全连接层）
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
# 添加全局平均池化层和一个全连接层
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(5, activation='softmax')(x) # 5类花朵分类
# 构建最终模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=x)
# 冻结预训练模型的卷积层
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = False
# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 打印模型结构
model.summary()
这段代码展示了如何使用预训练的ResNet50模型进行自定义分类任务，通过在ResNet50基础上添加新的输出层进行5类花朵的分类。
