写一个用深度学习进行危险品检测的代码

好的，这里提供一个基于深度学习的危险品检测代码，使用的是TensorFlow框架和YOLOv3模型。

首先，需要安装相关的依赖库：

!pip install tensorflow==2.4.1
!pip install opencv-python
!pip install numpy

接下来，加载模型和标签文件：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载模型和标签文件
model = tf.keras.models.load_model('path/to/model.h5')
labels = ['explosive', 'flammable', 'toxic']

然后，定义一个函数，用于将模型输出的坐标转换成实际物体的位置和大小：

def convert_coordinates(image, box):
    height, width, _ = image.shape
    x, y, w, h = box
    left = int((x - w / 2) * width)
    top = int((y - h / 2) * height)
    right = int((x + w / 2) * width)
    bottom = int((y + h / 2) * height)
    return left, top, right, bottom

最后，定义一个函数，用于对图像进行危险品检测：

def detect_dangerous_goods(image):
    # 对图像进行预处理
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image = cv2.resize(image, (416, 416))
    image = image / 255.0
    image = np.expand_dims(image, axis=0)

    # 使用模型进行预测
    predictions = model.predict(image)

    # 解析预测结果
    boxes, scores, classes = tf.image.combined_non_max_suppression(
        boxes=tf.reshape(predictions[:, :, :4], (1, -1, 4)),
        scores=tf.reshape(predictions[:, :, 4], (1, -1)),
        max_output_size_per_class=10,
        max_total_size=10,
        iou_threshold=0.5,
        score_threshold=0.5
    )

    # 显示检测结果
    image = cv2.cvtColor(image[0], cv2.COLOR_RGB2BGR)
    for i in range(len(boxes[0])):
        if int(classes[0][i]) < len(labels):
            left, top, right, bottom = convert_coordinates(image, boxes[0][i].numpy())
            cv2.rectangle(image, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)
            label = labels[int(classes[0][i])]
            cv2.putText(image, label, (left, top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    return image

使用下面的代码进行测试：

# 读取图像
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 进行检测
result = detect_dangerous_goods(image)

# 显示结果
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意，这个代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体的需求进行调整和优化。另外，这个代码只针对单张图像进行检测，如果需要对视频流进行检测，则需要对代码进行进一步的修改。