from keras.applications.imagenet_utils import decode_predictions import matplotlib.pyplot as plt filename = "1.jpg" #将图片输入到网络之前执行预处理 ''' 1、加载图像,load_img 2、将图像从PIL格式转换为Numpy格式,image_to_array 3、将图像形成批次,Numpy的expand_dims ''' #以PIL格式加载图像 original...
shape[1] != 1000: raise ValueError('`decode_predictions` expects ' 'a batch of predictions ' '(i.e. a 2D array of shape (samples, 1000)). ' 'Found array with shape: ' + str(preds.shape)) if CLASS_INDEX is None: fpath = get_file('imagenet_class_index.json',...
imagenet_utils import decode_predictions from classification_models.keras import Classifiers ResNet18, preprocess_input = Classifiers.get('resnet18') # read and prepare image x = imread('./imgs/tests/seagull.jpg') x = resize(x, (224, 224)) * 255 # cast back to 0-255 range x = ...
第2-6行分别导入ResNet,Inception V3, Xception, VGG16, 还有VGG19——注意Xception只兼容TensorFlow后端。 第7行导入的image_utils包包含了一系列函数,使得对图片进行前处理以及对分类结果解码更加容易。 余下的语句导入其它有用的函数,其中NumPy用于数学运算,cv2用于与OpenCV结合。 --image为希望进行分类的图像的路径。