开发分类系统软件的过程可以分为以下几个步骤：
明确需求
用户需求：了解最终用户对系统的期望和需求，可以通过用户访谈、问卷调查和需求研讨会等方式收集意见和建议。
功能需求：确定系统需要实现的具体功能，例如用户上传图片、系统识别并返回垃圾种类等。
性能需求：设定系统的性能指标，如响应时间、处理速度等。
选择合适的技术栈
编程语言：根据团队熟悉程度、语言性能和社区支持选择，如Python和Java。
框架：选择功能性和扩展性好的框架，例如Django（Python）和Spring Boot（Java）。
数据库管理系统：根据项目需求选择关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）或非关系型数据库（如MongoDB）。
开发工具：选择合适的IDE（如PyCharm）、版本控制系统（如Git）和持续集成工具（如Jenkins）。
设计数据库结构
设计合理的数据表结构，包括表之间的关系和索引，以确保数据的存储和查询效率。
实现核心功能
图像处理：使用图像处理库（如OpenCV）对上传的图片进行预处理。
模型训练：使用深度学习框架（如TensorFlow）训练分类模型，可以选择卷积神经网络（CNN）如LeNet或MobileNet。
系统界面：使用GUI工具（如PyQt5）构建用户界面，方便用户上传图片和查看分类结果。
进行测试和优化
单元测试：对每个功能模块进行测试，确保代码的正确性。
集成测试：测试各个模块之间的集成情况，确保系统整体功能正常。
性能优化：优化系统性能，如提高查询速度和响应时间。
部署和维护
部署：将系统部署到服务器，确保系统的稳定运行。
维护：定期更新系统，修复bug，添加新功能，以适应不断变化的需求。
示例项目
环境配置
安装Python环境，并配置Anaconda和PyCharm。
数据集准备
准备清洗好的数据集，包括4个大类和245个小类的图片。
模型训练
使用TensorFlow训练两个卷积神经网络模型：LeNet和MobileNet。
系统实现
使用PyCharm编写代码，实现用户上传图片、系统识别并返回垃圾种类的功能。
界面构建
使用PyQt5构建图形化界面，用户可以上传图片并查看分类结果。
测试与优化
对系统进行测试，优化模型和系统性能。
部署
将系统部署到服务器，确保系统的稳定运行。
通过以上步骤，你可以开发出一个功能完善、性能优良的分类系统软件。