python基于深度学习的红枣识别算法设计(flask)
python；flask；mysql；
卷积神经网络；深度学习；图像识别；红枣分类
本文通过对于红枣类别及外观形态的内容介绍，结合红枣筛选的标准，通过图像识别捕捉红枣的图像信息，同时结合卷积神经网络的应用来提取红枣图像的特征，通过红枣边缘及文理信息的提取来实现有效的红枣分类识别，结合红枣图像数据集的内容生成对应的训练模型并完成红枣识别的分类。为了确保分类信息的准确性，通过测试集对红枣的样本数据进行测试，结合测试结果进一步论证识别算法的准确性。
目前比较常用的红枣识别算法包括了传统的图像处理识别算法、特征提取形态算法以及深度学习红枣识别算法。
传统的图像识别算法主要通过红枣图像的预处理，来图区到红枣图像的颜色特征，从而进行颜色的比对和分类，主要通过红枣颜色进行红枣的区分相对片面。
特征提取形态算法通过特征提取红枣形态的方式，对于红枣的大小以形态纹理进行检测和识别，通过边缘检测算法以及形态学算法提取红枣的形态特征进行分类，这种方式主要通过红枣的大小来判断，而忽略了红枣的品质
深度学习红枣识别算法，主要借助深度学习中的卷积神经网络算法对于红枣图像样本数据进行训练，从大量的数据集中提取到特征信息，结合特征信息进行分类和识别，卷积神经网络算法在特征的提取上相对全面且具备了较高的测试准确率。
