# flower_world

**Repository Path**: chenhui0518/flower_world

## Basic Information

- **Project Name**: flower_world
- **Description**: 使用tensorflow和cnn做的图像识别，对四种花进行了分类。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2019-09-26
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# flower_world
[![GetBadges Game](https://bighansome-flower-world.getbadges.io/shield/company/bighansome-flower-world)](https://bighansome-flower-world.getbadges.io/?ref=shield-game)
这是一个图像识别项目，基于tensorflow，现有的CNN网络可以识别四种花的种类。适合新手对使用tensorflow进行一个完整的图像识别过程有一个大致轮廓。项目包括对数据集的处理，从硬盘读取数据，CNN网络的定义，训练过程，还实现了一个GUI界面用于使用训练好的网络。
## Require
1. Python3.5+
2. tensorflow
3. wxPython
## Quick start
- git clone这个项目
- 导入你喜欢的IDE如pycharm，或者你喜欢的编辑器如Atom。
- 解压input_data.rar到你喜欢的目录。
- 修改train.py中
```
train_dir = 'D:/ML/flower/input_data'  # 训练样本的读入路径
logs_train_dir = 'D:/ML/flower/save'  # logs存储路径
```
为你本机的目录。
- 运行train.py开始训练。
- 训练完成后，修改test.py中的`logs_train_dir = 'D:/ML/flower/save/'`为你的目录。
- 运行test.py或者gui.py查看结果。