Saudi-Riyal-Image-Recognition:卷积神经网络的沙特里亚尔图像识别

沙特里亚尔图像识别 演示版 概述 这是一个简单的图像分类Flask应用程序，在Keras API的顶部进行了培训。 经训练的模型（ cnnModel.h5 ）拍摄图像（沙特阿拉伯里亚尔）作为输入，并从1，5，10，20，50，100，200，500面额预测类的图像。 动机 当我浏览一些研究论文时，对货币图像进行分类的想法震惊了我。 我找不到与之相关的任何相关研究论文（当然还有数据集！）。 这导致我收集了沙特阿拉伯里亚尔的图像，并使用惊人的工具来训练深度学习模型。 技术方面 该项目分为三个部分： 数据收集和预处理。 使用Keras训练深度学习模型。 构建一个Flask Web应用程序。 用户可以从系统上载图像。 上载图像后，预测将显示在条形图上。 安装 该代码是用Python 3.9.1编写的。 如果您没有安装Python，则可以在找到它。 如果您使用的是较低版本的Python，则