功能：基于深度学习的水果检测与识别系统，使用YOLOv5算法对常见水果进行检测和识别，实现对图片、视频和实时视频中的水果进行准确识别。提供Python实现代码、训练数据集，以及基于PyQt的UI界面、注册登录界面代码等。通过YOLOv5实现对图像中存在的多个水果目标进行识别分类，用户可以在界面中选择各种水果图片、视频进行检测识别。

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此代码资源包为本人在 CSDN 、知乎、博客园等平台上分享的博文：基于深度学习的水果检测与识别系统（Python界面版，YOLOv5实现）中分享的完整代码和资源整合。包含训练数据集、训练代码、UI界面代码、深度学习模型等完整代码。

文件夹内包含的文件详情如下：

• 完整程序文件（.py等）
• UI界面源文件、图标（.ui、.qrc、.py等）
• 训练测试数据集、视频文件（.png、.jpeg、.mp4等）
• 训练测试代码

附件中的文件夹压含以下内含以下内容：

（1）用户登录注册：支持用户进行注册和登录。

（2）选择图片识别：用户可以上传单张图片进行水果检测与识别，系统将识别出图片中的水果并显示相应的类别和置信度。

（3）视频识别：用户可以上传视频文件进行水果检测与识别，系统将实时识别视频中的水果并显示相应的类别和置信度。

（4）摄像头识别：用户可以使用摄像头进行实时水果检测与识别，系统将捕捉摄像头图像并实时识别出水果，显示相应的类别和置信度。

注意事项：

（1）如何使用代码及注意事项见我的博文，详细技术细节请参阅本人博客：基于深度学习的车型识别系统（Python+清新界面+数据集）；

（2）注意：虚拟产品一经售出概不退款！

（3）版权所有，未经许可禁止转载及用于商业化用途；

（4）该代码采用Pycharm+Python3.8开发，经过测试能成功运行，运行界面的主程序为runMain.py和VehicleTypeLoginUI.py，测试图片脚本可运行testPicture.py，测试视频脚本可运行testVideo.py。为确保程序顺利运行，请按照requirements.txt配置Python依赖包的版本。