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

智慧农业花卉检测基于yolov5柚子花检测项目源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z 植物花卉识别检测、柚子花卉识别检测源码，带数据集，带模型，GUI界面，评估指标曲线，操作使用说明 【备注】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。

兰花属数据集，分别是：卡特莱雅，石斛，文竹，蝴蝶兰和万达，每类有1300张图片，共6685张图片 兰花属数据集，分别是：卡特莱雅，石斛，文竹，蝴蝶兰和万达，每类有1300张图片，共6685张图片

Python版本 3.10 深度学习框架为tensorflow 数据集为花卉数据集，由于文件限制，当前每个数据集只放了一张图片。也可以自己更改数据集的名字，内容。只需要放到相应的文件夹即可。

花卉数据集（11531张图片分布在7个类）[雏菊，蒲公英，百合，兰花，玫瑰，向日葵，郁金香]。使用Flickr的API从Flickr下载图像。数据按702010的分割比例进行分割。 花卉数据集（11531张图片分布在7个类）[雏菊，蒲公英，百合，兰花，玫瑰，向日葵，郁金香]。使用Flickr的API从Flickr下载图像。数据按702010的分割比例进行分割。

花卉数据集，图片数据都是从网上搜的。jpg文件，存放在对应类名的文件夹中。目前有10个花卉类，每个类大约有600-900张图片紫菀，水仙花，大丽花，雏菊，蒲公英，鸢尾花，兰花，玫瑰，向日葵，郁金香。所有图像都有不同的文件大小和分辨率。

白色花卉数据集，共514张高清图片，图像由文件前缀标记。标签对应以下花朵01=>茉莉;02年=祝辞夹竹桃;03 =祝辞leucanthemum最大;04 =祝辞樱桃;05年=祝辞中提琴;铃兰;07年=在苹果树;08年=祝辞雪花莲;09年=祝辞;多年生紫菀属植物;10 =祝辞,黑莓;11 =祝辞;草莓;12 =在南京樱桃;13 =祝辞风铃草。

本数据集包含5类花，即雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵、郁金香，每类有700-1000张图片 本数据集包含5类花，即雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵、郁金香，每类有700-1000张图片 本数据集包含5类花，即雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵、郁金香，每类有700-1000张图片

基于物联网控制技术的智能花卉养殖系统设计.docx

牛顿大学公开的102花卉数据集，经过简单的人工分类，划分了大约108种（每种花卉40-200个图片不等） 牛顿大学公开的102花卉数据集，经过简单的人工分类，划分了大约108种（每种花卉40-200个图片不等）