cnn图片分类并保存到不同文件夹中

CNN是一种深度学习算法，可以通过对图像进行训练，对图像进行分类。如果需要对多张图像进行分类并将它们存储到不同的文件夹中，可以采用以下步骤：

1. 收集和整理数据集：首先，应该收集并整理需要分类的图像数据集。这些图像应该以文件夹的形式进行分类，并且具有相应的标签名称，以便之后对分类结果进行比较和分析。

2. 进行图像预处理：对于CNN算法，预处理操作是必要的。常见的预处理步骤包括数据增强、缩放和标准化等。这些处理方式有助于提高算法的准确性。

3. 搭建并训练CNN模型：可以使用Keras等深度学习框架来搭建CNN模型。模型应该可以处理图像的分类，并在训练期间不断调整参数以提高模型的性能。

4. 进行分类并将图像存储到不同的文件夹中：确定模型性能达到预期后，可以将测试数据集中的图像进行分类。分类结果可以作为标签来分配到不同的文件夹中。

总的来说，基于CNN对图像进行分类并将其保存到不同文件夹中的过程可以分为数据集收集和整理、预处理、CNN模型设计训练等步骤。它是一项需要比较严格的工作，因为数据质量和模型选取会影响到算法的效果。