使用VGG16模型测试图片识别，基于CNN卷积神经网络

raylu666

于 2022-03-16 21:24:49 发布

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分类专栏：深度学习 Python 文章标签： cnn tensorflow 深度学习

本文链接：https://blog.csdn.net/java_raylu/article/details/123536858

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首先网上找了7张图

打算对这7张图片进行识别，直接上代码：

from tensorflow.keras import applications
#decode_predictions 对预测结果进行处理，解码
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import decode_predictions
#preprocess_input处理输入图片
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input
from tensorflow import keras

from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img

#VGG 图片输入大小要求 224*224*3
#VGG 有1.4亿个参数

#获取已训练好的模型
def predict(my_model,images):
    y_lables = []
    for image in images:
        y_predictions = my_model.predict(image)
        # print(y_predictions)
        y_lable = decode_predictions(y_predictions)
        y_lables.append(y_lable)

    return y_lables

#图片读取处理
def load_img1(files_path):
    images=[]
    #加载图片