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)

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。