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AI中草药识别

work_med

AI中药材识别

赛题背景和要求

本次比赛主题为基于中药材图片数据集的图像识别，选取了5类中药材图片，每类分别150张训练集图片以及30张测试集图片。图像分类是根据不同类别的目标在图像信息中所反映的不同特征，将其区分开来的图像处理方法。

AI中药材识别的主要任务是对已有多类中药材图片进行训练并预测，返回中药材的名称。

文件目录

work_med
├─ data_read.py # 数据读取
├─ data_split.py # 数据切分
├─ images  # 图片文件
├─ models # 模型
├─ window.py # UI界面
├─ test_model.py # 模型测试
├─ train_model.py # 模型训练
└─ README.md 

使用

需求安装：tensorflow-cpu == 2.3.0、pyqt5、pillow、opencv-python、matplotlib

训练模型：

python train_model.py

测试模型的准确率：

python test_model.py

图形化的界面：

python window.py

执行效果

图形化界面

界面下测试