基于Tensorflow的手势识别+数据集+项目操作说明(期末大作业).zip 资源包含10种手势数据集 包含训练模型的代码和预测代码，可自己训练模型。 人工智能课程期末大作业，导师指导，项目小组已评优，可放心下载使用借鉴！

基于TensorFlow的花卉识别系统代码和全部项目资料python实现.zip该花朵识别项目使用Python语言，基于TensorFlow深度学习框架所开发，可以识别多种花卉，整体识别率达到97%左右。 基于TensorFlow的花卉识别系统代码和全部项目资料python实现.zip该花朵识别项目使用Python语言，基于TensorFlow深度学习框架所开发，可以识别多种花卉，整体识别率达到97%左右。 基于TensorFlow的花卉识别系统代码和全部项目资料python实现.zip该花朵识别项目使用Python语言，基于TensorFlow深度学习框架所开发，可以识别多种花卉，整体识别率达到97%左右。 基于TensorFlow的花卉识别系统代码和全部项目资料python实现.zip该花朵识别项目使用Python语言，基于TensorFlow深度学习框架所开发，可以识别多种花卉，整体识别率达到97%左右。 基于TensorFlow的花卉识别系统代码和全部项目资料python实现.zip该花朵识别项目使用Python语言，基于TensorFlow深度学习框架所开发，可以识别多种花卉

基于Tensorflow的手势识别系统源码+数据资料.zip python语言实现。基于Tensorflow的手势识别1.采集数据集 运行: get_gesture_images.py文件 可用不用运行，因为样本集已有 样本集存放的目录：train_gesture_data 2.训练模型 新建目录： gesture_recognition_model/gestureModel 和gesture_recognition_model/gestureModel_one 运行: gesture_recongnition.py文件 3.测试样本的预测 运行 pred_gesture.py文件

基于TensorFlow实现的花卉识别项目代码+使用说明.zip打开项目 选择TFLClassify/build.gradle生成整个项目。项目包含两个module：finish 和 start，finish模块是已经完成的项目，start是本项目实践的模块。 第一次编译项目时，弹出“Gradle Sync”，下载相应的gradle wrapper。 手机连接电脑，设置开发者模式，开发相关权限。 输入图片说明 向应用中添加TensorFlow Lite 1.选择“start”模块，右键“start”模块，或者选择File，然后New>Other>TensorFlow Lite Model 输入图片说明 2.选择已经下载的自定义的训练模型。本教程模型训练任务以后完成，这里选择finish模块中ml文件下的FlowerModel.tflite。 输入图片说明 3.导入成功后，查看摘要信息 输入图片说明 检查代码中的TODO项 默认情况下了列出项目所有的TODO项，进一步按照模块分组（Group By） 查看视图： 输入图片说明 添加代码使APP运行成功 定位“sta

基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip 主要识别流程 车牌定位：使用 opencv 库函数进行形态学操作，初步定位车牌位置，得到预选区域 车牌筛选：通过训练好的卷积神经网络，对预选区域进行进一步筛选，得到较准确的车牌图片 字符分割：对车牌图片再次进行形态学操作，然后将车牌图片上的字符分割开 字符识别：最后再用卷积神经网络识别字符，输出结果 车牌筛选 和 字符识别 使用不同的卷积神经网络 基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip 操作步骤 首先搭建 Python 3.6.13 的基础环境 然后通过 pip 导入 requirements.txt 中所需的 Python 包 运行 cnn_plate.py 和 cnn_char.py 进行模型的训练 调整 lpr_main.py 中模型的路径，最后运行，输出结果 基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip

基于tensorflow平台+uniApp框架+django框架 的水果识别APP系统源码 水果识别与糖度分析app 前端框架：uni-app 后端框架：django，部署在阿里云服务器上 使用tensorflow训练深度学习的神经网络模型识别水果 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

神经网络与深度学习期末大作业—基于Tensorflow的手势识别系统.zip神经网络与深度学习期末大作业—基于Tensorflow的手势识别系统.zip神经网络与深度学习期末大作业—基于Tensorflow的手势识别系统.zip神经网络与深度学习期末大作业—基于Tensorflow的手势识别系统.zip神经网络与深度学习期末大作业—基于Tensorflow的手势识别系统.zip神经网络与深度学习期末大作业—基于Tensorflow的手势识别系统.zip神经网络与深度学习期末大作业—基于Tensorflow的手势识别系统.zip神经网络与深度学习期末大作业—基于Tensorflow的手势识别系统.zip神经网络与深度学习期末大作业—基于Tensorflow的手势识别系统.zip神经网络与深度学习期末大作业—基于Tensorflow的手势识别系统.zip神经网络与深度学习期末大作业—基于Tensorflow的手势识别系统.zip神经网络与深度学习期末大作业—基于Tensorflow的手势识别系统.zip神经网络与深度学习期末大作业—基于Tensorflow的手势识别系统.zip

基于tensorflow的人脸识别登陆系统源码.zip基于tensorflow的人脸识别登陆系统源码.zip基于tensorflow的人脸识别登陆系统源码.zip基于tensorflow的人脸识别登陆系统源码.zip基于tensorflow的人脸识别登陆系统源码.zip基于tensorflow的人脸识别登陆系统源码.zip基于tensorflow的人脸识别登陆系统源码.zip基于tensorflow的人脸识别登陆系统源码.zip基于tensorflow的人脸识别登陆系统源码.zip基于tensorflow的人脸识别登陆系统源码.zip基于tensorflow的人脸识别登陆系统源码.zip基于tensorflow的人脸识别登陆系统源码.zip基于tensorflow的人脸识别登陆系统源码.zip基于tensorflow的人脸识别登陆系统源码.zip基于tensorflow的人脸识别登陆系统源码.zip基于tensorflow的人脸识别登陆系统源码.zip基于tensorflow的人脸识别登陆系统源码.zip基于tensorflow的人脸识别登陆系统源码.zip基于tensorflow的人

基于Tensorflow（卷积神经网络）识别花卉图片 数据文件在ModelJS文件夹里，已经加了两个批处理文件，需要先运行代码再依次打开

1. 使用的模型是centernet 2. 使用predict.py可以进行预测 3. 使用的环境是tensorflow 4. 建议安装cuda使用 5. 该检测容易误检人脸，建议演示时避免人脸靠得太近 6. 根据手语对照表可以使用项目检测相应的手语