想开发一个能识别植物并给出养护建议的APP？这想法很棒！现在就有很多现成的图像识别模型和API，能帮你省去大量从零训练模型的时间。作为过来人，我踩过不少坑，也总结了一些经验，这就给你推荐几个我用过觉得还不错的，希望能帮到你：
一、图像识别模型/API的选择考量
在推荐之前，先说说选择模型/API时要考虑的几个关键点：
- 识别准确率： 这是最核心的！如果识别错了，后面的养护建议就都是错的。要关注模型在常见植物上的识别率，最好能找到有评测数据的。
- 植物种类覆盖： 你希望APP能识别多少种植物？是只识别常见的，还是希望也能识别一些稀有品种？不同的模型/API覆盖的植物种类数量差异很大。
- API调用费用： 如果选择API，每次调用都会产生费用。要根据你的APP预估用户量，计算一下成本是否能承受。有些API会提供免费额度，可以先试用。
- 易用性： 模型/API的文档是否清晰？是否有提供示例代码？上手难度会直接影响你的开发效率。
- 养护建议质量： 有些API除了识别植物，还会提供养护建议。这些建议是否专业、靠谱？最好能验证一下。
二、推荐的图像识别模型/API
下面这些是我用过或者调研过的，各有优缺点，你可以根据自己的需求选择：
Google Cloud Vision API：
- 优点： Google出品，识别准确率高，支持的植物种类多，文档清晰，易于上手。除了植物识别，还能识别其他物体，功能强大。
- 缺点： API调用费用较高，对国内开发者来说，网络可能不太稳定。
- 地址： https://cloud.google.com/vision
- 我的使用体验： 我之前用它做过一个花卉识别的小项目，识别效果确实不错，但费用确实不便宜。如果你的预算充足，或者用户量不大，可以考虑。
Microsoft Azure Computer Vision API：
- 优点： 微软出品，识别准确率也比较高，价格比Google Cloud Vision API稍低。也支持多种图像识别功能。
- 缺点： 类似Google Cloud Vision API，对国内开发者来说，网络可能不太稳定。
- 地址： https://azure.microsoft.com/zh-cn/services/cognitive-services/computer-vision/
- 我的使用体验： 和Google Cloud Vision API类似，识别效果好，功能全面，但网络和费用是需要考虑的。
Plant.id API：
- 优点： 专注于植物识别，识别速度快，提供详细的植物信息和养护建议，价格相对便宜。
- 缺点： 识别准确率可能不如Google和微软的API，支持的植物种类相对较少。
- 地址： https://www.plant.id/
- 我的使用体验： 如果你的APP主要面向常见的植物，而且对价格比较敏感，可以考虑Plant.id。他们的养护建议也挺专业的，可以直接拿来用。
TensorFlow Lite + 自定义模型：
- 优点： 完全免费！可以根据自己的需求训练模型，灵活性高。模型可以部署在本地，无需联网。
- 缺点： 需要一定的机器学习基础，训练模型需要时间和数据。识别准确率取决于你的模型质量。
- 我的使用体验： 如果你有机器学习背景，而且对识别准确率有较高要求，可以考虑自己训练模型。TensorFlow Lite可以让你在移动设备上运行模型，无需联网，保护用户隐私。
- 一些建议： 你可以找一些开源的植物识别数据集，比如iNaturalist，用来训练你的模型。
百度AI开放平台-图像识别：
- 优点： 国内平台，网络稳定，价格相对便宜。提供植物识别接口，也有通用图像识别功能。
- 缺点： 识别准确率可能不如Google和微软的API，植物种类覆盖可能也有限。
- 地址： https://ai.baidu.com/tech/image识别
- 我的使用体验： 如果你的APP主要面向国内用户，而且对网络稳定性有较高要求，可以考虑百度AI开放平台。他们的价格也比较有优势。
三、如何选择？
我的建议是：
- 如果预算充足，对识别准确率要求高： 优先考虑Google Cloud Vision API或Microsoft Azure Computer Vision API。
- 如果对价格敏感，主要识别常见植物： 考虑Plant.id API或百度AI开放平台。
- 如果你有机器学习背景，希望完全掌控： 尝试TensorFlow Lite + 自定义模型。
四、一些额外的建议
- 多测试： 不同的模型/API在不同的植物图片上的识别效果可能不一样。多找一些图片测试，看看哪个更适合你的需求。
- 优化图片质量： 图像识别对图片质量要求较高。尽量让用户上传清晰、光线充足的图片。
- 结合地理位置信息： 不同的地区植物种类不一样。如果能获取用户的地理位置信息，可以缩小识别范围，提高准确率。
- 用户反馈： 在APP中加入用户反馈机制，让用户可以报告识别错误。这可以帮助你不断改进APP的识别准确率。
希望这些信息能帮到你！祝你的植物识别APP早日上线！
