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プロジェクト

waitingfordark/four_flower

GitHubで見る

waitingfordark/four_flower has 669 GitHub stars and 184 forks. Star changes are not measured yet. Last checked 2026-11-14 14:15 UTC. Last push 2020-04-16.

この数値の測り方

669 スター184 フォーク

計測したスター増加

24時間
履歴を収集中
7日間
履歴を収集中
15日間
履歴を収集中
1か月
履歴を収集中

期間ごとの純増数です。期間は重複しており、日別の値ではありません。未計測の値は空欄です。スター数は注目度の指標であり、品質の保証ではありません。

概要

使用tensorflow和cnn做的图像识别，对四种花进行了分类。

機械学習

README.md

オリジナル

four-flower

gui-test 这是一个图像识别项目，基于 tensorflow，现有的 CNN 网络可以识别四种花的种类。适合新手对使用 tensorflow 进行一个完整的图像识别过程有一个大致轮廓。项目包括对数据集的处理，从硬盘读取数据，CNN 网络的定义，训练过程，还实现了一个 GUI 界面用于使用训练好的网络。

Require

  1. 安装 Anaconda
  2. 导入环境 environment.yaml
    conda env update -f=environment.yaml

Quick start

  • git clone 这个项目
  • 解压 input_data.rar 到你喜欢的目录。
  • 修改 train.py 中
train_dir = 'D:/ML/flower/input_data'  # 训练样本的读入路径
logs_train_dir = 'D:/ML/flower/save'  # logs存储路径

为你本机的目录。

  • 运行 train.py 开始训练。
  • 训练完成后，修改 test.py 中的logs_train_dir = 'D:/ML/flower/save/'为你的目录。
  • 运行 test.py 或者 gui.py 查看结果。

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