一、介紹
堅果識別系統，使用Python語言進行開發，透過TensorFlow搭建卷積神經網路演算法模型，對10種堅果果實（'杏仁', '巴西堅果', '腰果', '椰子', '榛子', '夏威夷果', '山核桃', '松子', '開心果', '核桃'）等圖片資料集進行訓練，得到一個識別精度較高的模型檔案，讓後使用Django搭建Web網頁端介面操作平臺，實現使用者上傳一張堅果圖片 識別其名稱。
二、系統效果圖片展示
三、演示影片 and 完整程式碼 and 安裝
地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/wm69eif83lvcqg4g
四、卷積神經網路特點及原理
卷積神經網路（CNN）是一種特別適用於處理影像和影片資料的深度學習模型。它的設計靈感來源於生物視覺系統的結構，尤其是貓的視覺皮層。CNN的關鍵特點和工作原理可以總結如下：
層級結構：
CNN由多個層組成，每層都有特定的功能。最常見的層包括：
- 卷積層（Convolutional Layer）：這是CNN的核心。卷積層透過卷積核（小矩陣）在輸入影像上滑動，對每個位置進行計算，從而提取影像的區域性特徵。每個卷積核可以識別影像中的不同特徵，如邊緣、紋理等。
- 啟用層（Activation Layer）：通常使用ReLU（Rectified Linear Unit）啟用函式，將卷積層輸出的負值變為零，增加模型的非線性，使其能夠更好地表示覆雜特徵。
- 池化層（Pooling Layer）：透過下采樣（如最大池化或平均池化）減少特徵圖的尺寸，從而降低計算量和防止過擬合。
- 全連線層（Fully Connected Layer）：連線所有神經元，通常用於分類任務的最後幾層，將特徵圖轉換為類別機率。
特徵提取與學習：
在影像識別過程中，CNN能夠自動從輸入影像中提取多層次的特徵。比如，最初幾層可能會提取簡單的邊緣和線條，中間幾層會提取複雜的圖案和形狀，最後幾層則會識別出高層次的語義資訊，如人臉、汽車等。
實現影像識別的過程：
CNN實現影像識別的過程可以概括為以下幾個步驟：
- 輸入影像：將影像輸入到卷積神經網路中。
- 特徵提取：透過多個卷積層、啟用層和池化層，逐層提取影像的特徵。
- 分類：將提取的特徵輸入到全連線層，透過Softmax或其他啟用函式輸出各類別的機率。
- 預測結果：根據輸出的機率值，選擇機率最高的類別作為預測結果。