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随着深度学习算法的推广和应用，人工智能领域取得了显著进展，尤其是在计算机视觉方面。21世纪的第二个十年里，卷积神经网络的广泛应用推动了先进算法的发展，大量训练数据的可用性和高效计算技术的进步也起到了重要作用。计算机视觉的一个核心概念是图像分类，即软件系统能够准确标记图像中主要对象的能力。

ImageAI 是一个 Python 库，旨在帮助开发者构建具备独立计算机视觉功能的应用程序和系统。

安装Python 3.5.1或更高版本和pip

如果你已经安装了Python 3.5.1或以上版本，可以跳过这一部分。

你可以从 Python官网 下载并安装。

安装ImageAI依赖项

• Tensorflow

  使用以下命令安装：

  bash pip3 install --upgrade tensorflow

• Numpy

  bash pip3 install numpy

• Scipy

  bash pip3 install scipy

• OpenCV

  bash pip3 install opencv-python

• Matplotlib

  bash pip3 install matplotlib

• h5py

  bash pip3 install h5py

• Keras

  bash pip3 install keras

安装ImageAI库

使用以下命令安装ImageAI库：

bash pip3 install https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/raw/master/dist/imageai-1.0.2-py3-none-any.whl

下载并配置ResNet模型

下载经过ImageNet-1000数据集训练的ResNet模型文件，并将其放置在你的Python项目文件夹中。你可以从 这里 下载模型文件。

编写代码示例

创建一个名为 FirstPrediction.py 的文件，并在其中输入以下代码：

```python from imageai.Prediction import ImagePrediction import os

execution_path = os.getcwd()

prediction = ImagePrediction() prediction.setModelTypeAsResNet() prediction.setModelPath(os.path.join(executionpath, "resnet50weightstfdimorderingtf_kernels.h5")) prediction.loadModel()

predictions, probabilities = prediction.predictImage("C:UsersMyUserDownloadssample.jpg", result_count=5)

for i in range(len(predictions)): print(predictions[i], " : ", probabilities[i]) ```

代码示例结果

plaintext sports_car : 90.61029553413391 car_wheel : 5.9294357895851135 racer : 0.9972884319722652 convertible : 0.8457873947918415 grille : 0.581052340567112

代码解释

• 导入模块：首先，我们导入了 ImagePrediction 类和 os 模块。
• 初始化路径：使用 os.getcwd() 获取当前工作目录，存储在 execution_path 变量中。
• 创建预测对象：创建 ImagePrediction 对象，并设置模型类型为 ResNet。
• 加载模型：通过 prediction.setModelPath 方法指定模型文件的路径，并调用 loadModel 方法加载模型。
• 预测图像：使用 predictImage 函数进行图像预测，指定预测数量为5，并获取预测结果及其概率。
• 打印结果：遍历预测结果和概率，并打印出来。

ImageAI 让你在Python应用中轻松实现图像预测功能。它支持多种算法和模型，既注重速度又兼顾精度。借助ImageAI，可以更好地支持计算机视觉的各种专业需求，如特殊环境和特定领域的图像识别及自定义图像预测。