人工智能动物识别系统代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，可以使用机器学习模型进行动物识别：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('animal_classification_model.h5')

# 定义分类标签
class_labels = ['cat', 'dog', 'panda']

# 读取图像
img = cv2.imread('animal.jpg')
img = cv2.resize(img, (224, 224))

# 预处理图像
img = img / 255.0
img = np.expand_dims(img, axis=0)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(img)
class_index = np.argmax(predictions)
class_label = class_labels[class_index]
confidence = predictions[0][class_index]

# 输出结果
print('Predicted class:', class_label)
print('Confidence:', confidence)

你需要准备一个训练好的机器学习模型，用于动物识别。模型可以使用 TensorFlow、PyTorch 或其他深度学习框架进行训练。在这个示例中，我们加载一个预先训练好的模型，将图像预处理为与训练数据相同的大小，输入模型进行预测，然后输出预测结果及其置信度。