keras实现用Googlenet模型分类四种天气图像，并绘制图像

像进行网格划分并进行特征提取
int rows = 5, cols = 5;
for (int好的，以下是实现步骤：

1. 导入所需的库和模块

import numpy as np i = 0; i < levels + 1; i++)
        GridFeatures(all_keypoints[i], rows, cols);

    // 四
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout叉树算法
    int max_depth = 5;
    for (int i = 0; i < levels + 1;, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.optimizers import SGD
from keras.utils import plot_model i++)
        BuildQuadTree(all_keypoints[i], 0, image.cols - 1, 0, image.rows - 1,
from keras.applications import InceptionV3

2. 加载数据集

假设我们已经将四种天 max_depth);

// GMS匹配算法
GMSMatcher matcher(0.6f, false);
for (int气图像分别放在了以下四个文件夹中：sunny, cloudy, rainy, snowy

我们可以使用 ImageData i = 0; i < levels; i++) {
Mat H;
matcher.Compute(all_keypoints[i], all_descriptors[i],Generator 来加载图像数据，并进行数据增强处理，以提高模型的泛化能力。以下是加载数据集 all_keypoints[i + 1], all_descriptors[i + 1], H);
// do something with H
}

return的代码：

train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train 0;
}

以上代码仅供参考，可能还需要根据实际情况进行调整和优化。