基于python的柑橘检测识别系统的设计与实现

版本：1星

项目描述

上传一张包含多种水果的图片、视频或接入摄像头，系统自动检测图片中的所有柑橘，并识别，最后将识别结果进行展示。

技术栈

Python、Pyqt、Yolo

功能模块

图像采集模块: 根据采集的图像数据，进行初步的图像预处理，如大小调整和去噪。

模型训练模块: 基于收集到的图片、视频数据，利用模型进行检测和识别训练。

检测识别模块: 利用训练好的模型，对输入的图片、视频、系统接入摄像头进行检测和识别，输出检测结果（类别、置信度、边界框）。

结果展示模块：用pyqt实现图像上传和结果展示界面。

基于python的柑橘检测识别系统的设计与实现

版本：2星

项目描述：

上传一张包含多种水果的图片、视频或接入摄像头，系统自动检中的所有柑橘，并识别出柑橘，最后将识别结果以图片标注和文字列表的形式展示。

技术栈

Python、OPENCV、Yolo、vue、PyTorch

功能模块

图像采集模块: 根据采集的图像数据，进行初步的图像预处理，如大小调整和去噪。

模型训练模块: 基于收集到的图片、视频数据，利用模型进行检测和识别训练。

检测识别模块: 利用训练好的模型，对输入的图片、视频、系统接入摄像头进行检测和识别，输出检测结果（类别、置信度、边界框）。

检测结果展示模块：通过Web页面上传本地的图片、视频、接入摄像头，展示识别结果。

训练结果展示模块:将训练结果以图形化的方式展示出来。

结果存储模块: 将检测结果存储到数据库中，方便后续查询和分析。

用户认证模块: 提供用户注册、登录、权限管理功能。

日志监控模块: 系统运行日志记录和性能监控。

系统管理模块：通知管理，用户管理规范账号权限，历史记录管理追溯操作。

基于python的柑橘表面缺陷与分级研究

版本：1星

项目描述

本功能实现对柑橘表面图像的自动缺陷检测，并根据缺陷类型和严重程度对柑橘进行分级。用户上传柑橘图片后，系统自动识别表面缺陷（如斑点、划痕、腐烂等），并输出分级结果（如A级、B级、C级）。

技术栈

Python、Pyqt、Yolo

功能模块

图像采集模块: 根据采集的图像数据，进行初步的图像预处理，如大小调整和去噪。

模型训练模块: 基于收集到的图片、视频数据，利用模型进行检测和识别训练。

缺陷检测：利用图像处理和/或深度学习模型检测草莓表面的缺陷区域。

缺陷分析：统计缺陷的面积、数量、类型等信息。

分级判定：根据预设的分级标准（如缺陷面积占比、缺陷类型等）自动判定草莓等级。

结果展示模块：用pyqt实现图像上传和结果展示界面。

基于python的柑橘表面缺陷与分级研究

版本：2星

项目描述：

本功能实现对柑橘表面图像的自动缺陷检测，并根据缺陷类型和严重程度对柑橘进行分级。用户上传柑橘图片后，系统自动识别表面缺陷（如斑点、划痕、腐烂等），并输出分级结果（如A级、B级、C级）。

技术栈

Python、OPENCV、Yolo、vue、PyTorch

功能模块

图像采集模块: 根据采集的图像数据，进行初步的图像预处理，如大小调整和去噪。

模型训练模块: 基于收集到的图片、视频数据，利用模型进行检测和识别训练。

缺陷检测：利用图像处理和/或深度学习模型检测草莓表面的缺陷区域。

缺陷分析：统计缺陷的面积、数量、类型等信息。

分级判定：根据预设的分级标准（如缺陷面积占比、缺陷类型等）自动判定草莓等级。

检测结果展示模块：通过Web页面上传本地的图片、视频、接入摄像头，展示识别结果。

训练结果展示模块:将训练结果以图形化的方式展示出来。

结果存储模块: 将检测结果存储到数据库中，方便后续查询和分析。

用户认证模块: 提供用户注册、登录、权限管理功能。

日志监控模块: 系统运行日志记录和性能监控。

系统管理模块：通知管理，用户管理规范账号权限，历史记录管理追溯操作。