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利用keras加载训练好的.H5文件,并预测图片

利用keras加载训练好的.H5文件,并预测图片


    import matplotlib
    matplotlib.use('Agg')
    import os
    from keras.models import load_model
    import numpy as np
    from PIL import Image
    import cv2
    #加载模型h5文件
    model = load_model("C:\\python\\python3_projects\\cat_dog\\cats_dogs_fifty_thousand.h5")
    model.summary()
    #规范化图片大小和像素值
    def get_inputs(src=[]):
        pre_x = []
        for s in src:
            input = cv2.imread(s)
            input = cv2.resize(input, (150, 150))
            input = cv2.cvtColor(input, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            pre_x.append(input)  # input一张图片
        pre_x = np.array(pre_x) / 255.0
        return pre_x
    #要预测的图片保存在这里
    predict_dir = 'C:\python\python3_projects\cat_dog\pics'
    #这个路径下有两个文件,分别是cat和dog
    test = os.listdir(predict_dir)
    #打印后:['cat', 'dog']
    print(test)
    #新建一个列表保存预测图片的地址
    images = []
    #获取每张图片的地址,并保存在列表images中
    for testpath in test:
        for fn in os.listdir(os.path.join(predict_dir, testpath)):
            if fn.endswith('jpg'):
                fd = os.path.join(predict_dir, testpath, fn)
                print(fd)
                images.append(fd)
    #调用函数,规范化图片
    pre_x = get_inputs(images)
    #预测
    pre_y = model.predict(pre_x)
    print(pre_y)
 
【关键字】:keras

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