# 鱼类识别Python+卷积神经网络算法+TensorFlow

**Repository Path**: aibyo/fish_check

## Basic Information

- **Project Name**: 鱼类识别Python+卷积神经网络算法+TensorFlow
- **Description**: 鱼类识别系统，使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼',.........）图片作为数据集，然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型，通过对数据集进行处理后进行模型迭代训练，得到一个识别精度较高的H5模型文件。并基于Django框架开发网页端平台，实现用户在网页上上传一张鱼类图片识别其名称。
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-08-28
- **Last Updated**: 2025-08-28

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 鱼类识别Python+卷积神经网络算法+TensorFlow

## 一、介绍
鱼类识别系统，使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼', '鲑鱼', '鲢鱼', '鲤鱼', '鲫鱼', '鲳鱼', '鲷鱼', '鲽鱼', '鳊鱼', '鳗鱼', '黄鱼', '黄鳝', '黑鱼', '龙头鱼'）图片作为数据集，然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型，通过对数据集进行处理后进行模型迭代训练，得到一个识别精度较高的H5模型文件。并基于Django框架开发网页端平台，实现用户在网页上上传一张鱼类图片识别其名称。

## 二、系统效果图片展示
![输入图片说明](img_01_07_13_36_35.jpg)
![输入图片说明](img_01_07_13_36_44.jpg)
![输入图片说明](img_01_07_13_36_54.jpg)

## 三、演示视频 and 完整代码 and 安装
 **详见上面：main.py 文件中**