Fruit-Classifier-by-CNN（机器视觉及应用作业）

基于CNN的水果分类器 (Pytorch)：下载后打开main_window.py运行可以看到test.gif的形式，分类包括11种水果：

【(a)苹果;(b)李子;(c)樱桃;(d)圣女果;(e)山楂;(f)青枣;(g)猕猴桃;(h)柠檬;(i)龙眼;(j)青橘;(k)红橘】

（已改成相对路径不需设置其他地方，但需要安装如下环境）

环境

编程语言

• Python>=3.9.2

Pytorch

• torch==1.8.0+cu111
• torchvision==0.9.0+cu111 如果你要使用同样的torch库（我选择这个库是因为我的GPU驱动版本是11.1的），你可以在命令行窗口运行下面的pip命令（一键配置大概3个多G）：

pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

你也可以使用更高版本的torch，但不能保证程序能运行成功

GUI界面制作

• pyqt==5.15.2 同样可以使用pip进行安装

pip install PyQt5 pip install PyQt5-tools

文件说明

data/images：水果图片

data/labelnum.txt：各种水果的标号、名称、数量

data/test.txt：从images中挑选的测试集

data/train.txt：从images中挑选的训练集

CNN_Data_inout.py:图片文件（jpg）、txt文件等的读取、写入模块

CNN_fruit_train_test.py：CNN测试和训练模块，输出结果保存为model_val.pth

CNN_fruit_final.py：上一文件输出的最终模型模块model_val.pth（可直接判别）

CNN_model.py：建立的CNN模型，使用了AlexNet,ResNet，Inception框架进行组合

GUI.py：GUI界面布局

main_window.py：GUI主程序，包括回调槽函数