使用python代码设计一个水产养殖水质识别系统，使具备如下功能： （1）能够识别图片中的水域，图形不限； 水域来自学校任何一个湖里的水，拍照作为数据集；或者采用老师给的数据集。 （2）能够对原图像进行合理分割、对RGB三原色图形提取相关通道特征，构建深度学习算法实现水质的自动检测； （3）有专门的用户操作界面。

首先，需要准备一个水域图像的数据集，包括有良好水质和有污染的水质的图像。可以使用Python中的OpenCV库来读取和处理图像数据。可以使用Keras或TensorFlow等深度学习框架来构建图像分类模型。

以下是一个简单的代码示例，用于构建一个基于Keras的深度学习水质识别系统。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载数据集
# 训练集、验证集和测试集应该分别放在不同的文件夹下
train_ds = keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    "train/",
    labels="inferred",
    label_mode="categorical",
    batch_size=32,
    image_size=(180, 180),
    shuffle=True,
    seed=123,
)

val_ds = keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    "val/",
    labels="inferred",
    label_mode="categorical",
    batch_size=32,
    image_size=(180, 180),
    shuffle=True,
    seed=123,
)

test_ds = keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    "test/",
    labels="inferred",
    label_mode="categorical",
    batch_size=32,
    image_size=(180, 180),
    shuffle=True,
    seed=123,
)

# 数据增强
data_augmentation = keras.Sequential(
    [
        keras.layers.experimental.preprocessing.RandomFlip("horizontal"),
        keras.layers.experimental.preprocessing.RandomRotation(0.1),
    ]
)

# 构建模型
model = keras.Sequential([
    data_augmentation,
    keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255),
    keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu'),
    keras.layers.MaxPooling2D(),
    keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'),
    keras.layers.MaxPooling2D(),
    keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'),
    keras.layers.MaxPooling2D(),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(2)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
epochs=10
history = model.fit(
    train_ds,
    validation_data=val_ds,
    epochs=epochs
)

# 评估模型
model.evaluate(test_ds)

# 保存模型
model.save('my_model')

这个代码示例中使用了一个基于Convolutional Neural Network (CNN)的模型，用于对水质图像进行分类。模型使用了数据增强来增加数据集的多样性，以提高模型的准确性。

最后，可以使用Python中的Tkinter或PyQt等GUI库来创建用户界面，以便用户可以方便地使用水质识别系统。