uni-app-垃圾分类识别小程序

该项目是一个使用uni-app框架开发的手机应用，主要功能是实现了对垃圾的分类识别。该项目可以作为计算机毕设的一个很好的选择，因为它涉及到了前端开发、机器学习模型训练和部署等多个方面。

首先，你需要准备一个用于垃圾分类的机器学习模型。如果你没有现成的模型，你可以使用如TensorFlow Lite、ONNX等框架训练你自己的模型，或者使用现有的模型如MobileNet V2、EfficientNet等。

其次，你需要在uni-app中集成这个模型，并且提供一个用户界面让用户可以选择他们想要分类的垃圾类型。你可以使用uni-app的相机组件来捕捉图片，然后使用机器学习模型对图片进行分析，最后返回分类结果。

最后，你需要编写相关的文档，包括项目的需求分析、设计文档和用户手册等。

以下是一个简单的示例代码，展示如何在uni-app中调用机器学习模型：

// 假设你已经有了一个训练好的模型文件model.mlmodel
// 你可以使用如TensorFlow Lite、ONNX等框架进行模型转换和部署
 
// 在uni-app中调用模型进行图片分类
function classifyImage(imagePath) {
  // 假设有一个机器学习框架提供了一个predict方法
  const prediction = model.predict(imagePath);
  return prediction; // 返回分类结果
}
 
// 在用户选择图片后的处理函数
export function handleImageSelection(imagePath) {
  const classificationResult = classifyImage(imagePath);
  // 根据分类结果处理，例如显示在界面上或者进行下一步操作
}

请注意，这只是一个代码示例，实际中你需要根据你的模型和框架进行相应的调整。

在开发过程中，你还需要考虑如何优化模型，提升其准确率，如使用更多的数据进行模型训练，使用Transfer Learning技术，或者改进模型结构等。

总的来说，这个项目包含了前端开发、机器学习模型训练、部署和集成等多个环节，是计算机毕设的一个很好的选择。