卷积神经网络水果识别

卷积神经网络水果识别是一种利用卷积神经网络进行水果图像识别的方法。具体实现过程如下：
1. 首先需要调用摄像头拍下水果图像，并将其保存到指定路径下。
2. 然后将保存的图像处理成指定的格式，这里为299*299。
3. 接着利用卷积神经网络进行处理，网络结构包括卷积层、池化层、全连接层和softmax层。
4. 在处理之前，需要先将图片和label放到数组中，并打乱顺序返回。
5. 然后将处理好的图片和label数组转化为tensorflow能够识别的格式，进行标准化处理，分批次返回。
6. 最后，利用卷积神经网络对水果图像进行识别。