【源码】基于PyQt5的植物识别系统

项目简介

本项目是基于PyQt5框架开发的植物识别系统，融合了深度学习模型预测与爬虫技术，可助力用户识别和了解不同植物。系统具备人脸识别登录和注册功能，还提供数据爬取及词云展示功能。

项目的主要特性和功能

1. 植物识别：运用预训练的AlexNet模型对输入图片做植物识别，并输出预测结果。
2. 人脸识别：借助摄像头采集用户人脸数据，进行人脸训练与识别。
3. 数据爬取：利用爬虫技术从网站爬取植物相关的图片和文本数据。
4. 词云展示：生成词云图，展示植物相关的词频信息。
5. 图片轮播：自动播放指定文件夹中的图片，方便用户查看。
6. GUI界面：采用PyQt5框架设计出友好的图形用户界面，便于用户操作与交互。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境，并安装PyQt5、PyTorch、requests等依赖库。
2. 数据准备：下载项目所需的预训练模型、人脸识别模型权重文件以及训练数据。
3. 运行程序：运行主程序（v2.py），打开植物识别系统的GUI界面。
4. 使用系统：用户可通过界面选择图片进行植物识别，也能进行人脸识别登录和注册，还可使用爬虫和词云功能。

注意：运行项目前，请保证所有文件路径和依赖库配置正确，并依据实际情况调整代码中的文件路径和参数设置。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】