TensorFlow:使用inception-v3实现各种图像识别
程序来自博客:
# https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190740.html
上面这个博客是一些列的,所以可以从前往后逐一练习。
# https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190740.html
# TensorFlow(十五):使用inception-v3实现各种图像识别 import tensorflow as tf
import os
import numpy as np
import re
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt class NodeLookup(object):
def __init__(self):
label_lookup_path = 'inception_model/imagenet_2012_challenge_label_map_proto.pbtxt'
uid_lookup_path = 'inception_model/imagenet_synset_to_human_label_map.txt'
self.node_lookup = self.load(label_lookup_path, uid_lookup_path) def load(self, label_lookup_path, uid_lookup_path):
# 加载分类字符串n********对应分类名称的文件
proto_as_ascii_lines = tf.gfile.GFile(uid_lookup_path).readlines()
uid_to_human = {}
#一行一行读取数据
for line in proto_as_ascii_lines :
#去掉换行符
line=line.strip('\n')
#按照'\t'分割
parsed_items = line.split('\t')
#获取分类编号
uid = parsed_items[0]
#获取分类名称
human_string = parsed_items[1]
#保存编号字符串n********与分类名称映射关系
uid_to_human[uid] = human_string # 加载分类字符串n********对应分类编号1-1000的文件
proto_as_ascii = tf.gfile.GFile(label_lookup_path).readlines()
node_id_to_uid = {}
for line in proto_as_ascii:
if line.startswith(' target_class:'):
#获取分类编号1-1000
target_class = int(line.split(': ')[1])
if line.startswith(' target_class_string:'):
#获取编号字符串n********
target_class_string = line.split(': ')[1]
#保存分类编号1-1000与编号字符串n********映射关系
node_id_to_uid[target_class] = target_class_string[1:-2] #建立分类编号1-1000对应分类名称的映射关系
node_id_to_name = {}
for key, val in node_id_to_uid.items():
#获取分类名称
name = uid_to_human[val]
#建立分类编号1-1000到分类名称的映射关系
node_id_to_name[key] = name
return node_id_to_name #传入分类编号1-1000返回分类名称
def id_to_string(self, node_id):
if node_id not in self.node_lookup:
return ''
return self.node_lookup[node_id] #创建一个图来存放google训练好的模型
with tf.gfile.FastGFile('inception_model/classify_image_graph_def.pb', 'rb') as f:
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read())
tf.import_graph_def(graph_def, name='') gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)
with tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) as sess:
softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('softmax:0')
#遍历目录,如果images下没有图片,则没有任何识别
for root,dirs,files in os.walk('images/'):
for file in files:
#载入图片
image_data = tf.gfile.FastGFile(os.path.join(root,file), 'rb').read()
predictions = sess.run(softmax_tensor,{'DecodeJpeg/contents:0': image_data})#图片格式是jpg格式
predictions = np.squeeze(predictions)#把结果转为1维数据 #打印图片路径及名称
image_path = os.path.join(root,file)
print(image_path)
#显示图片
img=Image.open(image_path)
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show() #排序
top_k = predictions.argsort()[-5:][::-1]
node_lookup = NodeLookup()
for node_id in top_k:
#获取分类名称
human_string = node_lookup.id_to_string(node_id)
#获取该分类的置信度
score = predictions[node_id]
print('%s (score = %.5f)' % (human_string, score))
print()
测试几张图,与结果分别贴到下面,根据程序需要,你自己需要在程序所在目录下建立一个images的文件夹,然后将图片放进去。
在上一个联系中,下载google的inception模型时顺带下载了一张大熊猫的图片,我就复制到新建的images文件夹下,然后随便从网上下载了两张图,一张时荷花的,一张是水葱的。
运行程序结果:
显示一张大熊猫,关闭,显示预测结果:
images/cropped_panda.jpg
giant panda, panda, panda bear, coon bear, Ailuropoda melanoleuca (score = 0.89107)
indri, indris, Indri indri, Indri brevicaudatus (score = 0.00779)
lesser panda, red panda, panda, bear cat, cat bear, Ailurus fulgens (score = 0.00296)
custard apple (score = 0.00147)
earthstar (score = 0.00117)
接着显示一张荷花,关闭显示预测结果:
images/Lotus.jpg
daisy (score = 0.52279)
sulphur butterfly, sulfur butterfly (score = 0.07167)
pot, flowerpot (score = 0.04293)
cabbage butterfly (score = 0.02629)
bee (score = 0.01437)
再接着显示一张水葱,关闭显示预测结果:
images/water_onion.jpg
lakeside, lakeshore (score = 0.32870)
corn (score = 0.19709)
ear, spike, capitulum (score = 0.15878)
yellow lady's slipper, yellow lady-slipper, Cypripedium calceolus, Cypripedium parviflorum (score = 0.01670)
hay (score = 0.01296)
从预测结果来看,大熊猫识别准确率很高;荷花居然预测成雏菊;水葱预测成湖边。看来后两个对象都没有训练好。
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