第1章主要技术和工具介绍. 1.1TensorFlow 1.2微信小程序 1.3Node.js 1.4VantWeapp 1.5MySql数据库 1.6前后端分离技术 第2章需求分析 2.1系统功能需求分析 2.1.1需求概述............. 2.1.2用例分析 2.2系统业务流程分析. 第3章系统设计. 3.1系统结构设计.. 3.1.1系统功能模块图 3.1.2功能模块时序图.. 3.2数据库设计 3.2.1数据库设计概述 3.2.2实体联系 3.2.3表设计. 第4章系统实现. 4.1基本任务. 4.2小程序开发...... 4.2.1拍照页面..... 4.2.2拍视频页面 4.2.3我的页面 4.3水果识别实现 4.3.1环境搭建 4.3.2卷积层 4.3.3池化层 4.3.4全连接层 4.3.5损失层.... 4.3.6卷积神经网络的超参数设置 4.3.7神经网络搭建. 4.3.8训练数据集. 4.3.9识别精确度的提升. 4.3.10CNN特征可视化.. 4.3.11识别目标信息的采集.. 4.3.12封装水果识别软件接口 4.4Node后端的搭建.. 。。。。

水果识别系统的MATLAB仿真+GUI界面，matlab2021a测试。

基于形态学处理的水果识别，利用matlab中的GUI实现，并详细进行了注释

这个项目是水果分级系统，根据果实的面积，直径，色泽率计算分解，不需要数据库，直接参数特征提取尽心分级。带界面。可以是苹果，橙子等。另外可以扩充为缺陷，虫害等。专注MATLB

一个简单的人工神经网络程序.假设输入值为{大,圆,光滑}为水果的三个特征值,来代表三种不同的水果,用bp算法和遗传算法分别实现未知的水果类别.

BP神经网络水果识别.rar

基于MATLAB的水果识别的数字图像处理.pdf

ChinahadoopAI_lect3水果识别-数据集

Python基于TensorFlow的水果识别软件的设计与实现源码 毕业设计资料

YIQ颜色空间下成熟果实识别，有标记方框，能够将成熟苹果框起来，附带孔洞填充功能 此外，还有测试图片和实验报告