python，人工智能，水果识别

1） 需求分析

1.水果数据处理：对水果(苹果，香蕉)数据集进行处理转化为标签和图像，并转化为one-hot码。

2.卷积模型搭建：采用keras搭建模型，卷积层、池化层、Dropout层、全连接层、输出层

3.模型训练把数据集在建立的模型上进行训练，并把最好的模型保存到h5文件中，便于直接对模型进行测试。

4.模型测试：打开摄像头，使用通用物体进行测试。测试结果将录制成视频展示。

2） 概要设计

1. 测试前代码：

2. 主程序：

3）详细设计

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