IOS、Python自学心得30天 Day-5 TensorFlow 辨识图片

前言:
前面模型也都训练好了，接下来就是辨识的部分

程序码:
方案一遇到一点问题，就暂时不放上来了

方案二
建新的PY档案

from tensorflow.python.keras import backend as K
from tensorflow.python.keras.models import load_model
from tensorflow.python.keras.preprocessing import image
import sys
import numpy as np

# 从参数读取图档路径
files = sys.argv[1:]
print(files)
print("=============================")
# 载入训练好的模型
net = load_model('model-resnet50-final.h5')

cls_list = ["因为太多类别，用字串代替说明"]

# 辨识每一张图
for f in files:
    img = image.load_img(f, target_size=(224, 224))
    if img is None:
        continue
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis = 0)
    pred = net.predict(x)[0]
    top_inds = pred.argsort()[::-1][:10]
    print(f)
    for i in top_inds:
        print('准确率: {:.2%}   {}'.format(pred[i], cls_list[i]))

python 新PY档案.py 路径/档名.jpg