技术栈本系统采用 Flask TensorFlow ResNet50 的技术路线进行设计与实现。前端页面负责图片上传、结果展示和历史记录交互后端基于 Flask 构建接口服务完成文件接收、参数校验、模型调用、历史记录存储等业务逻辑深度学习部分使用 TensorFlow/Keras 加载训练好的 ResNet50 花朵分类模型对上传图片进行预处理和推理识别。项目介绍基于深度学习的花朵识别系统是一套面向常见花朵图像分类任务的智能识别应用主要实现对雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵、郁金香五类花朵的自动识别。系统整体由模型训练端和 Web 应用端两部分组成训练端基于 TensorFlow 构建 ResNet50 迁移学习模型对花朵数据集进行读取、划分、归一化、训练、验证和模型保存应用端基于 Flask 搭建服务接口支持用户上传本地花朵图片并调用已训练模型完成类别预测。系统在预测时会将图片统一转换为 RGB 格式缩放至 224×224 尺寸并归一化为模型可处理的张量数据随后输出预测类别和置信度。选题背景与意义随着计算机视觉和深度学习技术的发展图像识别已经广泛应用于农业生产、生态保护、智慧教育和移动应用等场景。花朵种类繁多不同类别之间在颜色、纹理、花瓣形态和生长姿态上存在差异而同一类别内部又会受到光照、角度、背景和拍摄设备影响传统依靠人工经验识别的方法效率较低且容易产生主观误差。因此研究一种能够自动提取图像特征并完成花朵分类的系统具有现实意义。本课题以常见花朵图片为研究对象利用卷积神经网络强大的特征提取能力实现对花朵类别的自动判断能够降低人工识别成本提高识别效率与稳定性。关键技术栈ResNet50ResNet50 是一种典型的深层残差卷积神经网络由 50 层网络结构组成其核心思想是引入残差连接使网络在加深时仍能保持较好的梯度传播能力。传统深层神经网络在层数增加后容易出现梯度消失、训练退化等问题而 ResNet 通过将输入特征与卷积输出进行跨层相加使模型可以学习残差映射从而提升深层网络的训练稳定性和特征表达能力。在本系统中ResNet50 主要作为花朵图像的特征提取主干使用。模型输入为 224×224×3 的 RGB 图片经过多层卷积、批归一化、激活函数和残差模块后可以逐步提取颜色、边缘、纹理、花瓣结构和整体形态等视觉特征。技术架构图系统功能模块图演示视频 and 完整代码 and 安装地址https://xm.ziwuit.com/articles/8m0jqd