沙特里亚尔图像识别 演示版 概述 这是一个简单的图像分类Flask应用程序,在Keras API的顶部进行了培训。 经训练的模型( cnnModel.h5 )拍摄图像(沙特阿拉伯里亚尔)作为输入,并从1,5,10,20,50,100,200,500面额预测类的图像。 动机 当我浏览一些研究论文时,对货币图像进行分类的想法震惊了我。 我找不到与之相关的任何相关研究论文(当然还有数据集!)。 这导致我收集了沙特阿拉伯里亚尔的图像,并使用惊人的工具来训练深度学习模型。 技术方面 该项目分为三个部分: 数据收集和预处理。 使用Keras训练深度学习模型。 构建一个Flask Web应用程序。 用户可以从系统上载图像。 上载图像后,预测将显示在条形图上。 安装 该代码是用Python 3.9.1编写的。 如果您没有安装Python,则可以在找到它。 如果您使用的是较低版本的Python,则