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果蔬识别系统-PyQt5 + TensorFlow +MobileNet（CNN）
本项目为前几天收费帮学妹做的一个项目，在工作环境中基本使用不到，但是很多学校把这个当作编程入门的项目来做，故分享出本项目供初学者参考
一、项目描述
基于PyQt5 + TensorFlow +MobileNet（CNN） 的果蔬识别系统
二、项目功能
- 图像识别
上传图片识别：用户可以从本地上传图片，系统会识别图片中的果蔬并给出识别结果和置信度。
摄像头实时识别：用户可以开启摄像头，系统会实时识别摄像头捕获的图像中的果蔬，并显示识别结果和置信度。
- 用户界面
图像显示：显示上传或摄像头捕获的图像。
识别结果显示：显示识别结果和置信度。
操作按钮： 开启摄像头：启动摄像头进行实时识别。
关闭摄像头：停止摄像头实时识别。
上传图片：从本地上传图片进行识别。
开始识别：对上传的图片进行识别。
- 模型预测
使用预训练的深度学习模型（如 MobileNet）进行果蔬识别。
模型预测结果通过置信度表示，置信度越高，识别结果越可靠。
- 系统提示
当用户尝试退出程序时，系统会弹出确认对话框，询问用户是否确定退出。
三、运行环境
运行环境开发工具:PyCharm 2022.1.4
运行环境:python3.10(此配置为本人调试所用，仅供参考)
四、项目技术
服务端技术:python
前端技术:PyQt5
以上系统源码经过技术整理与调试，确保能正常运行
