So führen Sie mit Python eine Kategorieerkennung für Bilder durch

Wie man mit Python Kategorien von Bildern identifiziert

In der heutigen Gesellschaft sind Bilder ein unverzichtbarer Bestandteil unseres täglichen Lebens. Mit der Verbreitung von Smartphones und sozialen Medien nehmen wir jeden Tag Unmengen von Bildern auf und teilen sie. Die effektive Klassifizierung und Identifizierung dieser Bilder spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung unserer Lebensqualität und Arbeitseffizienz. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit der Programmiersprache Python Bildkategorien identifizieren und Codebeispiele anhängen.

Die Verwendung von Python zur Erkennung von Bildkategorien erfordert die Hilfe einiger häufig verwendeter Bibliotheken, darunter PIL (Python Imaging Library), Tensorflow und Keras. Wir verwenden zunächst die PIL-Bibliothek zum Laden und Verarbeiten von Bildern und verwenden dann die von Tensorflow und Keras bereitgestellten Deep-Learning-Modelle zur Klassifizierung.

Zuerst müssen wir die erforderlichen Bibliotheken installieren. PIL, Tensorflow und Keras können mit dem pip-Befehl installiert werden:

pip install pillow tensorflow keras

Nachdem wir die erforderlichen Bibliotheken vorbereitet haben, können wir mit dem Schreiben von Code beginnen. Zuerst müssen wir das trainierte Deep-Learning-Modell laden. In diesem Artikel verwenden wir als Beispiel das vorab trainierte ResNet50-Modell, das auf dem ImageNet-Datensatz trainiert wird.

from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np

model = ResNet50(weights='imagenet')

Als nächstes können wir die PIL-Bibliothek verwenden, um das zu erkennende Bild zu laden und die Größe an die Eingabeanforderungen des Modells anzupassen.

img_path = 'test.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

Jetzt können wir eine Kategorieerkennung für Bilder durchführen, indem wir die Vorhersagemethode des Deep-Learning-Modells aufrufen und die Erkennungsergebnisse anzeigen.

preds = model.predict(x)
pred_classes = decode_predictions(preds, top=3)[0]

for pred_class in pred_classes:
    print(pred_class[1], pred_class[2])

Im Codebeispiel dekodieren wir die Vorhersagen über die Funktion decode_predictions in für Menschen lesbare Beschriftungen und zeigen nur die drei besten Vorhersagen mit der höchsten Konfidenz an. Auf diese Weise können wir die Kategorieerkennungsergebnisse des Bildes erhalten.

Es ist zu beachten, dass wir das ResNet50-Modell ersetzen können, indem wir unser eigenes Deep-Learning-Modell trainieren oder ein komplexeres Modell verwenden, um genauere Vorhersageergebnisse zu erhalten. Darüber hinaus können wir die Genauigkeit von Vorhersagen weiter verbessern, indem wir die Menge und Art der Trainingsdaten erhöhen und die Hyperparameter des Modells anpassen.

Zusammenfassend stellt dieser Artikel vor, wie man Python zur Identifizierung von Bildkategorien verwendet, und stellt entsprechende Codebeispiele bereit. Durch das Erlernen und Anwenden dieser Methoden können wir eine große Anzahl von Bildern leicht klassifizieren und identifizieren und so die Effizienz unseres Lebens und unserer Arbeit verbessern.

Codebeispiel:

from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np

model = ResNet50(weights='imagenet')

img_path = 'test.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

preds = model.predict(x)
pred_classes = decode_predictions(preds, top=3)[0]

for pred_class in pred_classes:
    print(pred_class[1], pred_class[2])

Die Technologie kann weiter ausgebaut werden und kann zur Bildklassifizierung mithilfe von Python verwendet werden. Mithilfe von Deep Learning können auch bestimmte Objekte in Bildern identifiziert und lokalisiert werden, was für viele manuelle Prozesse eine umständliche Aufgabe darstellt , insbesondere wenn eine große Menge an gekennzeichneten Daten vorhanden ist, eignet sich Deep Learning hervorragend, wenn es verfügbar ist. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen helfen zu verstehen, wie Sie Python zur Bildklassifizierung verwenden und in praktischen Anwendungen eine Rolle spielen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo führen Sie mit Python eine Kategorieerkennung für Bilder durch. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!