class classify_system(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self,parent=None): super(classify_system,self).__init__(parent) self.setupUi(self) #将输入图片按钮，pushButton与openimage关联起来 self.pushButton.clicked.connect(self.openimage) self.label_2.setAlignment(Qt.AlignCenter)#图像居中显示 def openimage(self): name,type=QFileDialog.getOpenFileName(self,"打开图片","","*.jpg;;*.png;;All Files(*)") img=cv2.imread(name) img=cv2.resize(img,(400,400),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) qimg=qimage2ndarray.array2qimage(img) self.label_2.setPixmap(QPixmap(qimg)) self.label_2.show() img=img.astype('float')/255.0 #224*224满足模型输入要求 img=cv2.resize(img,(224,224),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) img==np.expand_dims(img,axis=0)#添加尺寸，满足模型输入需求 MobileNet=tf.keras.applications.MobileNet(include_top=True,weights='imagenet') result=MobileNet.predict(img)#模型预测 #获得预测结果 result=tf.keras.applications.imagenet_utils.decode_predictions(result,top=1) predictClass=result[0][0][1] predictProb=result[0][0][2] print(predictClass) print(predictProb)

时间: 2024-03-11 21:51:35 浏览: 117
在你的代码中，有一个小错误，可能会导致模型的输入不正确。具体来说，这一行： ``` img==np.expand_dims(img,axis=0)#添加尺寸，满足模型输入需求 ``` 应该是： ``` img=np.expand_dims(img,axis=0)#添加尺寸，满足模型输入需求 ``` 这个错误可能是因为你想使用 `=` 赋值，但是写成了 `==`，因此导致了错误。这会导致 `img` 的值没有被更改，而是仍然是原来的值。 另外，你还需要将 `img` 转换为浮点类型，以便它在归一化时可以被正确处理。因此，你需要将这一行： ``` img=img.astype('float')/255.0 ``` 放在这一行后面： ``` img=cv2.resize(img,(400,400),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) ``` 这样，整个 `openimage` 函数应该像这样： ``` def openimage(self): name,type=QFileDialog.getOpenFileName(self,"打开图片","","*.jpg;;*.png;;All Files(*)") img=cv2.imread(name) img=cv2.resize(img,(400,400),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) img=img.astype('float')/255.0 img=cv2.resize(img,(224,224),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) img=np.expand_dims(img,axis=0) MobileNet=tf.keras.applications.MobileNet(include_top=True,weights='imagenet') result=MobileNet.predict(img) result=tf.keras.applications.imagenet_utils.decode_predictions(result,top=1) predictClass=result[0][0][1] predictProb=result[0][0][2] print(predictClass) print(predictProb) qimg=qimage2ndarray.array2qimage(img) self.label_2.setPixmap(QPixmap(qimg)) self.label_2.show() ``` 这样应该可以解决你的问题。
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def __init__(self) -> None: self.name = "" self.idx = 0 self.type = None self.classify = None

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这是一个基于问答系统的聊天机器人实现，主要分为三个部分： 1. QuestionClassifier：问题分类器，用于对用户输入的问题进行分类，判断其属于哪个领域或类型的问题，以便后续处理。 2. QuestionPaser：问题解析器...

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3. 定义ChatBotGraph类：这是一个聊天机器人的主类，其中包含了初始化方法__init__()以及主要的聊天方法chat_main()。 4. 初始化方法：在初始化方法中，创建了问题分类器（QuestionClassifier）、问题解析器...

ERROR testCase/test_SmokeTest/test_game_classify.py::TestGameClassify::test_game_classify

这个错误提示比较简略，无法确定具体的错误原因。一般情况下，可能是以下几个原因之一： 1. 测试用例代码有误：可能是代码逻辑有问题，或者使用了错误的语法等。 2. 测试环境配置有误：可能是测试环境中某些依赖包...

args.cuda = True if torch.cuda.is_available() else False model_name = args.model_name classify_type = args.classify_type if args.embedding == 'random': embedding = 'random' else: embedding = 'word2vec' if model_name == 'FastText': from utils_fasttext import build_dataset, build_iterator, get_time_dif, makedirs else: from utils import build_dataset, build_iterator, get_time_dif, makedirs path_corpus = 'data/data_{}/'.format(dataname[5:]) # 公共文件 地址 path_output = 'result_{}/'.format(dataname) # 结果输出 logdir = "result_{}/log/{}/{}/{}/".format(dataname, classify_type, model_name,useType) # 结果输出 saved_dict = "result_{}/saved_dict/{}/{}/{}/".format(dataname, classify_type, model_name,useType) # 结果输出 embed_dir = "result_{}/embedding/{}/{}/{}/".format(dataname, classify_type, model_name,useTypes) # 结果输出 makedirs([logdir, saved_dict, embed_dir])

然后，将 args.model_name 和 args.classify_type 的值分别赋给 model_name 和 classify_type 变量。 接下来，根据 args.embedding 的值来确定 embedding 的取值。如果 args.embedding 为 'random'...

def vectorize_documents(documents): vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(documents) return X.toarray() # 训练朴素贝叶斯分类器 def train_classifier(X, y): clf = MultinomialNB() clf.fit(X, y) return clf # 对文档进行分类 def classify_document(document, classifiers): vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform([document]) X = X.toarray() results = [] for i in range(len(classifiers)): clf = classifiers[i] result = clf.predict(X) results.append(result[0]) return results

这是一个使用朴素贝叶斯分类器进行文本分类的代码实现。它的主要步骤包括： 1. 使用 CountVectorizer 对文档进行向量化，将文本转换成数字矩阵。 2. 使用 MultinomialNB 训练朴素贝叶斯分类器，将文档向量和标签...

SELECT @rownum:=@rownum+1 AS sequence_num, CAST(@rownum AS SIGNED) AS signed_numFROM classify_code, (SELECT @rownum:=0) r 执行失败(语句1) -2007: 第 1 行, 第 13 列[@]附近出现错误: 语法分析出错

这个 SQL 查询语句存在语法错误，可能是由于 "@" 符号的使用不当。可以尝试修改为以下形式： SELECT @rownum:=@rownum+1 ...FROM classify_code, (SELECT @rownum:=0) r; 这样修改后，语句应该可以执行成功。

补全下面代码中模型预测部分import paho.mqtt.client as mqtt import numpy as np import json import tensorflow as tf from tensorflow.python.keras.backend import set_session model = tf.keras.models.load_model('flowers.hd5') classes=["daisy","dandelion","roses","sunflowers","tulips"] def on_connect(client,userdata,flags,rc): if rc==0: print("successfully connected to broker.") client.subscribe("Group_04/IMAGE/classify") else: print("Connection failed with code: %d." %rc) def classify_flower(filename,data): print("Start classifying") model.predict(data) print("Done.") return {"filename":filename,"prediction":classes[win],"score":0.99,"index":win} def on_message(client,userdata,msg): recv_dict=json.loads(msg.payload) img_data=np.array(recv_dict["data"]) result=classify_flower(recv_dict["filename"],img_data) print("Sending results: ",result) client.publish("Group_04/IMAGE/predict",json.dumps(result)) def setup(hostname): client=mqtt.Client() client.on_connect=on_connect client.on_message=on_message client.connect(hostname) client.loop_start() return client def main(): model = tf.keras.models.load_model('flowers.hd5') client=setup("172.17.0.3") for filename in os.listdir(samples_dir): file_path=os.path.join(samples_dir,filename) classify_flower(file_path) while True: pass if __name__=='__main__': main()

def classify_flower(filename, data): print("Start classifying") # 预处理图像数据 processed_img = preprocess_image(data) # 将图像数据转换为模型可接受的输入格式 input_data = convert_to_model_...

[执行语句1]: SELECT @i:=@i+1 AS sequence_num, CAST(@i AS SIGNED) AS signed_num FROM classify_code, (SELECT @i:=0) t; 执行失败(语句1) -2007: 第 1 行, 第 8 列[@]附近出现错误: 语法分析出错

这个 SQL 语句有错误。可以尝试改成以下语句： SELECT @rownum:=@rownum+1 AS sequence_...FROM classify_code, (SELECT @rownum:=0) r 这样应该可以正确执行，并且生成一个包含序号和有符号整数的结果集。

def wenda(): user = current_user daan = "" if request.method == "GET": key = request.args.get("key", "") if key: try: res_classify = CLASSIFIER.classify(key) print(res_classify) if not res_classify: return render_template('wenda.html', user=current_user, daan="没有找到答案") res_sql = PARSER.parser_main(res_classify) final_answers = SEACHER.search_main(res_sql) if final_answers: daan = '\n'.join(final_answers) else: daan = "没有找到答案" except Exception as e: print(e) daan = "没有找到答案" return render_template('wenda.html', user=current_user , daan=daan)

这段代码定义了一个函数wenda()，它接收当前用户对象current_user和一个空字符串daan作为参数。当请求方法为GET时，从请求参数中获取key值，然后使用CLASSIFIER对象对key进行分类（可能是文本分类），并...

def classify_salary(salary): if '·' in salary: salary_parts = salary.split('·') if len(salary_parts) == 2: salary_range = salary_parts[0].split('-') if len(salary_range) == 2: try: low_salary = float(salary_range[0]) high_salary = float(salary_range[1].replace('K', '')) # 移除额外字符 salary_multiplier = float(salary_parts[1].replace('薪', '')) annual_salary = ((low_salary + high_salary) / 2) * salary_multiplier * 1000 return annual_salary except ValueError: print(salary) return None

1. 首先判断薪资字符串中是否包含 '·' 字符，如果不包含则无法进行转换，返回 None。 2. 如果包含 '·' 字符，则将薪资字符串按照 '·' 进行拆分。 3. 如果拆分后的列表长度为 2，则说明薪资字符串中包含了薪资范围...

给定一个字典，其中键为电影名称，值为该电影的导演、主演、评分和类型，写一个函数，根据电影类型将电影分类，并计算每个分类中电影的平均评分(avg_score)、电影数(count)以及总评分(sum_score)，并用一个新字典来统计这些信息，最后输出该字典的内容。(字典的结构和部分代码如下，请补全下面的程序) def classify_movies(movies_dict): type_dict = {} ____________________________ return type_dict movies = { } } result = classify_movies(movies) print(result)

def classify_movies(movies_dict): type_dict = {} for movie, info in movies_dict.items(): types = info[-1].split('/') score = float(info[2]) for t in types: if t not in type_dict: type_dict[t] =...

import paho.mqtt.client as mqtt import numpy as np import json #插入模型 import torch import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image classes=["daisy","dandelion","roses","sunflowers","tulips"] #连接函数 def on_connect(client,userdata,flags,rc): if rc==0: print("successfully connected to broker.") client.subscribe("Group_04/IMAGE/classify") else: print("Connection failed with code: %d." %rc) #分类 def classify_flower(filename,data): print("Start classifying") win=4 print("Done.") return {"filename":filename,"prediction":classes[win],"score":0.99,"index":win} #消息处理 def on_message(client,userdata,msg): recv_dict=json.loads(msg.payload) img_data=np.array(recv_dict["data"]) result=classify_flower(recv_dict["filename"],img_data) print("Sending results: ",result) client.publish("Group_04/IMAGE/predict",json.dumps(result)) # def setup(hostname): client=mqtt.Client() client.on_connect=on_connect client.on_message=on_message client.connect(hostname) client.loop_start() return client def main(): client=setup("172.17.0.3") while True: pass if __name__=='__main__': main() 请补全插入模型 分类相关的代码

def classify_flower(filename, data): image = Image.fromarray(data) image = preprocess_image(image) # 使用模型进行推理 with torch.no_grad(): output = model(image) _, predicted = torch.max(output...

解释classify_data_level2 = defaultdict(lambda: defaultdict(lambda: []))

classify_data_level2 是一个 Python 中的 defaultdict 数据结构，它包含两个层级的默认字典（defaultdict）。第一层级是键对应的值是一个字典，第二个层级是字典中的键对应的值是一个列表。如果字典中不存在的键被...

from model.question_classify_model import QuestionClassify def test_question_classify(): # question = "章子怡演过哪些电影" question = "wuji评分" # question = "英雄剧情" question_classify = QuestionClassify() result = question_classify.predict(question) print(f"{question} category:{result}")分析代码

这段代码定义了一个名为 test_question_classify 的函数，该函数使用了一个叫做 QuestionClassify 的模型来对问题进行分类。具体来说，函数接受一个字符串类型的参数 question，表示待分类的问题。在函数中，...

def classify(vec2classify, p0, p1, class_): p1 = sum(vec2classify * p1) + np.log(class_) p0 = sum(vec2classify * p0) + np.log(1 - class_) if p1 > p0: return 1,p1,p0 else: return 0,p1,p0

其中，vec2classify 是待分类的向量，p0 和 p1 是两个类别对应的概率向量，class_ 是指正类的先验概率。函数会返回一个元组，第一个元素是分类结果，第二个和第三个元素是待分类向量属于正类和负类的后验概率。如果...

为基于cnn实现书法字体风格识别的python代码设计编写pyqt的gui界面，该程序包含以下几个模块（class MainWindow(QMainWindow)，def load_model(self)，def open_image(self)，def preprocess_images(self, image_paths)，def predict_images(self)，def display_images(self, image_paths)，def classify_image(self)）要求按一次“选择图片”按钮可以直接输入五张图片，并且按一次识别图片按钮之后一次性输出五个结果：class LeNet5(nn.Module): def init(self, num_class=10): super(LeNet5, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 8, 5) self.pool1 = nn.AvgPool2d((2, 2)) self.conv2 = nn.Conv2d(8, 16, 5) self.pool2 = nn.AvgPool2d((2, 2)) self.conv3 = nn.Conv2d(16, 32, 5) self.relu = nn.ReLU() self.fc1 = nn.Linear(28800, 1024) self.fc2 = nn.Linear(1024, num_class) # 实现LeNet5模型的前向传播过程。输入通过卷积层、激活函数和池化层进行特征提取，然后通过全连接层进行分类。 def forward(self, x): # x: torch.Size([32, 3, 150, 150]) x = self.conv1(x) # torch.Size([32, 8, 146, 146]) x = self.relu(x) x = self.pool1(x) # torch.Size([32, 8, 73, 73]) x = self.conv2(x) # torch.Size([32, 16, 69, 69]) x = self.relu(x) x = self.pool2(x) # torch.Size([32, 16, 34, 34]) x = self.conv3(x) # torch.Size([32, 32, 30, 30]) x = self.relu(x) x = x.flatten(start_dim=1) # torch.Size([32, 28800]) x = self.fc1(x) # torch.Size([32, 2024]) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) # torch.Size([32, 4]) return x

def __init__(self, num_class=10): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 8, 5) self.pool1 = nn.AvgPool2d((2, 2)) self.conv2 = nn.Conv2d(8, 16, 5) self.pool2 = nn.AvgPool2d((2, ...

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Flutter状态管理新秀：sealed_flutter_bloc包整合seal_unions

资源摘要信息:"sealed_flutter_bloc是Flutter社区中一个新兴的状态管理工具，它的核心思想是通过集成sealed_unions库来实现更为严格和可预测的类型管理。在Flutter开发过程中，状态管理一直是一个关键且复杂的部分，sealed_flutter_bloc通过定义不可变的状态类型和清晰的转换逻辑，帮助开发者减少状态管理中的错误和增强代码的可维护性。" 知识点详解： 1. Flutter状态管理 Flutter作为Google开发的一个开源UI框架，主要用来构建跨平台的移动应用。在Flutter应用中，状态管理指的是控制界面如何响应用户操作以及后台数据变化的技术和实践。一个良好的状态管理方案应该能够提高代码的可读性、可维护性和可测试性。 2. sealed flutter bloc sealed flutter bloc是基于bloc（Business Logic Component）状态管理库的一个扩展，通过封装和简化状态管理逻辑，使得状态变化更加可控。Bloc库提供了一种在Flutter中实现反应式状态管理的方法，它依赖于事件（Events）和状态（States）的概念。 3. sealed_unions sealed_unions是一个Dart库，用于创建枚举类型的数据结构。在Flutter的状态管理中，状态（State）可以看作是一个枚举类型，它只有预定义的几个可能的值。通过sealed_unions，开发者可以创建不可变且完整的状态枚举，这有助于在编译时期就能确保所有可能的状态都已被考虑，从而减少运行时错误。 4. Union4Impl和扩展UnionNImpl 在给定的描述中，提到了扩展UnionNImpl，这可能是指sealed_unions库中的一个API。UnionNImpl是一个泛型类，它用于表示一个含有N个类型的状态容器。通过扩展UnionNImpl，开发者可以创建自己的状态类，例如在描述中出现的MyState类。这个类继承自Union4Impl，意味着它可以有四种不同的状态类型。 5. Dart编程语言 Dart是Flutter应用的编程语言，它是一种面向对象的、垃圾回收机制的编程语言。Dart的设计目标是可扩展性，它既适用于快速开发小型应用程序，也能够处理大型复杂项目。在Flutter状态管理中，Dart的强大类型系统是确保类型安全和状态不变性的重要基础。 6. Dart和Flutter的包（Package） Flutter包是Dart社区共享代码的主要方式，它们可以让开发者轻松地将第三方库集成到自己的项目中。sealed_flutter_bloc就是一个Dart/Flutter包，它通过封装了sealed_unions库，提供了一种更高级的状态管理实现方式。开发者可以通过包管理工具来安装、升级和管理项目依赖的Flutter包。 7. 代码示例解析 描述中提供的代码片段是MyState类的实现，它继承自Union4Impl类，并使用Quartet来定义四种可能的状态。MyState类中有两个工厂构造函数，一个用于创建初始状态（initial），另一个用于创建加载状态（loading）。这段代码展示了如何使用sealed flutter bloc来定义一个简单的状态管理结构，并通过构造函数来创建不同的状态实例。 总结来说，sealed_flutter_bloc通过集成sealed_unions提供了一种类型安全且结构清晰的状态管理方案。通过预定义的状态枚举和严格的状态转换规则，它能够帮助开发者构建更加健壮和易于维护的Flutter应用。这种状态管理方式尤其适用于中大型项目，能够有效避免运行时错误，提高代码的可读性和可维护性。