上期文章我们分享了人工智能Keras图像分类器（CNN卷积神经网络的图片识别的训练模型），本期我们使用预训练模型对图片进行识别：Keras CNN卷积神经网络模型训练
导入第三方库from keras.preprocessing.image import img_to_array from keras.models import load_model import numpy as np import imutils import cv2加载图片image = cv2.imread(&34;) 复制图片 image = cv2.resize(image, (28, 28))34;float&图片转换为0 1数据 image = img_to_array(image) 增加一个轴加载预训练模型model = load_model(&34;)图片识别(notsnowman, snowman) = model.predict(image)[0] 显示标签与预测数据 label = &34; if snowman > notsnowman else &34; proba = snowman if snowman > notsnowman else notsnowman label = &34;.format(label, proba * 100)显示图片Output = imutils.resize(orig, width=400) cv2.putText(output, label, (10, 25), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow(&34;, output) cv2.waitKey(0)关注微信公众号：启示AI科技
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