python水果分类识别系统

Python 水果分类识别系统可以使用深度学习技术进行实现。以下是一个简单的实现流程：

1. 数据准备：收集水果的图片数据集，划分为训练集和测试集。
2. 特征提取：使用预训练的卷积神经网络（如 ResNet、Inception 等）对图片进行特征提取，得到高维特征向量。
3. 模型训练：使用分类器（如支持向量机、随机森林等）对特征向量进行分类器训练。
4. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算分类准确率、召回率等指标。
5. 模型应用：使用训练好的模型对新的水果图片进行分类。

下面是一个简单的代码实现：

import os
import numpy as np
from keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 数据准备
train_dir = 'train'
test_dir = 'test'
img_size = 224
batch_size = 32

train_datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess_input)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
    target_size=(img_size, img_size),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical')

test_datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess_input)
test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    test_dir,
    target_size=(img_size, img_size),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical')

# 特征提取
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_size, img_size, 3))

train_features = base_model.predict_generator(train_generator, steps=train_generator.n//batch_size, verbose=1)
test_features = base_model.predict_generator(test_generator, steps=test_generator.n//batch_size, verbose=1)

np.save('train_features.npy', train_features)
np.save('test_features.npy', test_features)

# 模型训练
train_features = np.load('train_features.npy')
train_labels = train_generator.classes

test_features = np.load('test_features.npy')
test_labels = test_generator.classes

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

clf = LogisticRegression()
clf.fit(train_features, train_labels)

# 模型评估
score = clf.score(test_features, test_labels)
print('Test accuracy:', score)

# 模型应用
from keras.preprocessing import image

def predict_fruit(image_path):
    img = image.load_img(image_path, target_size=(img_size, img_size))
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x)
    features = base_model.predict(x)
    pred = clf.predict(features)
    return train_generator.class_indices_inv[pred[0]]

print(predict_fruit('apple.jpg'))  # 输出 'apple'

注意，以上代码仅为演示示例，实际项目中应该对模型进行调优，如调整超参数、使用更复杂的模型等。