python tensorflow实现判断两个图片中的物品是否是同一物品代码

以下是一个基于TensorFlow的实现，采用了预训练的Inception V3模型来提取图片特征，然后通过计算特征向量之间的距离来判断是否为同一物品。

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 加载预训练的Inception V3模型
model = tf.keras.applications.InceptionV3(include_top=False, pooling='avg')

# 定义计算特征向量的函数
def get_feature_vector(img_path):
    img = tf.keras.preprocessing.image.load_img(img_path, target_size=(299, 299))
    x = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
    x = tf.keras.applications.inception_v3.preprocess_input(x)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    features = model.predict(x)
    return features

# 计算两张图片的特征向量之间的距离
def get_distance(img_path1, img_path2):
    features1 = get_feature_vector(img_path1)
    features2 = get_feature_vector(img_path2)
    distance = np.linalg.norm(features1 - features2)
    return distance

# 测试样例
distance = get_distance('img1.jpg', 'img2.jpg')
if distance < 0.5:
    print('这两个物品是同一物品')
else:
    print('这两个物品不是同一物品')

在上述代码中，我们首先加载了预训练的Inception V3模型，然后定义了一个`get_feature_vector`函数，用于计算一张图片的特征向量。该函数首先将图片转换为Inception V3模型要求的输入格式，然后调用模型的`predict`方法得到特征向量。接下来，我们定义了一个`get_distance`函数，用于计算两张图片的特征向量之间的距离。我们采用了欧几里得距离来计算距离。最后，我们通过比较距离值和一个阈值来判断两个物品是否为同一物品。在本例中，我们将阈值设为0.5。