灵感来源

之前因为工作原因接触到垃圾分类小程序, 觉得挺有意思的,就根据收集的资源搞了一个, 搞着搞着发现垃圾分类最重要的并不是代码 而是垃圾分类的数据集, 所以花了好一阵时间终于收集到了足够的垃圾分类数据了, 下面就把这个小程序分享出来

特点

1、垃圾分类小程序,特点是使用云开发,不需要服务器部署相关接口api等。并且接入了云数据库。 2. 使用百度AI开放平台的图像识别功能, 获取图像识别结果

部署步骤

1.创建微信小程序

yolov5垃圾分类图像识别 图像识别垃圾分类程序_数据集

2.注册百度智能云并实名认证, 创建一个图像识别应用, 记录应用API KEY 和 SECRET KEY, 创建资源之后记得领取免费资源

yolov5垃圾分类图像识别 图像识别垃圾分类程序_微信小程序_02

yolov5垃圾分类图像识别 图像识别垃圾分类程序_数据集_03

3.使用微信开发者工具创建一个云开发环境, 并复制环境ID

yolov5垃圾分类图像识别 图像识别垃圾分类程序_小程序_04

yolov5垃圾分类图像识别 图像识别垃圾分类程序_语音识别_05

4.进入微信开发者工具导入垃圾分类小程序项目, 注意我这里导入的是包含cloudfunctions,miniprogram,project.config.json的整个文件夹

yolov5垃圾分类图像识别 图像识别垃圾分类程序_微信小程序_06

5.添加百度API KEY \ SECRET 和 小程序appid, 云环境ID

yolov5垃圾分类图像识别 图像识别垃圾分类程序_数据集_07

yolov5垃圾分类图像识别 图像识别垃圾分类程序_微信小程序_08

yolov5垃圾分类图像识别 图像识别垃圾分类程序_语音识别_09

6. 部署云函数

  • 点击cloudfuntions文件夹展开子文件夹
  • 依次右键点击展开的子文件夹并点击弹出的上传并部署(不上传node_modules)
  • yolov5垃圾分类图像识别 图像识别垃圾分类程序_数据集_10

7. 部署云数据库

  • 点击小程序开发工具的云开发
  • 点击数据库
  • 创建集合trash, type
  • 依次导入trash.json, type.json文件

至此部署完成!

小程序内集成了图像识别功能和语音识别功能

yolov5垃圾分类图像识别 图像识别垃圾分类程序_yolov5垃圾分类图像识别_11

垃圾分类数据集

我们根据手上的资源以及在网络中搜寻的资源积攒到了4000多条垃圾分类数据集, 并且该数据集还在不断的增加中

yolov5垃圾分类图像识别 图像识别垃圾分类程序_微信小程序_12

云开发

本程序采用小程序云开发的方式运行, 不涉及后台的交互等操作

代码已开源

开源地址: https://gitee.com/xxwan/garbage-sorting-applet