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文章目录

• • 一项目简介
• 二、功能
• 三、系统
• 四. 总结

一项目简介

  基于Django和TensorFlow的动物识别系统可以被设计成能够使用深度学习算法自动识别上传的图像中的动物种类，并提供相应的分类结果。

该系统的主要组成部分包括：

1. Django框架：作为系统的主要开发框架，用于构建用户界面、处理用户请求，以及与后台服务器和数据库进行交互。

2. TensorFlow：作为深度学习的核心库，用于实现图像的预处理、特征提取和分类模型的训练。

3. 图像处理库：用于图像的预处理工作，例如调整图像大小、转换图像格式等。

4. 训练数据集：收集和准备用于训练深度学习模型的大量动物图像数据集。这些数据集应包含多个动物种类的图像，并配以正确的标签。

5. 深度学习模型：使用TensorFlow库训练一个卷积神经网络（CNN）模型，该模型能够学习并识别不同动物种类的特征。

6. 数据库：用于存储用户上传的图像、分类结果以及其他相关信息。

二、功能

  环境：Python3.9、Django4.1、Tensorflow2.11、PyCharm
简介：深度学习之基于Django+Tensorflow动物识别系统(GUI界面) 用户名：admin 密码：admin123

三、系统

四. 总结

  

在使用该系统时，用户可以通过网页界面上传待识别的动物图像。系统将使用预训练的深度学习模型对该图像进行分析