植物识别APP的开发是一个涉及多个技术领域的复杂过程，包括图像处理、机器学习、移动应用开发等。以下是植物识别APP自动识别功能定制的一般步骤：
需求分析：明确APP的目标用户群体、核心功能需求（如自动识别、手动搜索、信息展示等）、以及期望的用户体验。
技术选型：选择合适的开发平台（如iOS、Android或跨平台框架）和技术栈，包括前端框架、后端服务、数据库、以及用于实现图像识别和分类的机器学习模型。
数据准备：收集大量的植物图像数据，并对其进行标注，以构建训练数据集。这些数据将用于训练机器学习模型以识别不同的植物种类。
模型训练：使用深度学习算法（如卷积神经网络CNN）来训练图像识别模型。这通常需要大量的计算资源和时间，并且可能需要多次迭代来优化模型的性能。
功能开发：根据需求分析的结果，开发APP的各个功能模块，包括用户界面、图像上传、自动识别、结果展示等。
集成与测试：将训练好的模型集成到APP中，并进行全面的测试，确保自动识别功能的准确性和稳定性。这包括单元测试、集成测试、性能测试和用户验收测试等。
部署与发布：将APP部署到目标平台上，并提交给应用商店进行审核和发布。在发布之前，还需要确保APP符合所有相关的法律法规和隐私政策要求。
持续优化：根据用户反馈和市场变化，不断优化APP的功能和体验。这可能包括更新机器学习模型以提高识别准确性、增加新功能以满足用户需求、以及修复已知问题等。
需要注意的是，植物识别APP的开发是一个持续迭代的过程，需要不断地收集用户反馈和数据来改进产品。由于植物种类繁多且形态各异，自动识别功能的准确性可能会受到一定限制，在实际应用中可能需要结合其他辅助手段来提高识别效率和准确性。
后，建议在开发过程中咨询的移动应用开发公司或团队，以获取更详细和的建议和支持。
