import numpy as np import cv2 import os dirPath = "./testDataOrg/" totNum=0 if os.path.isdir(dirPath): fileList = os.listdir(dirPath) for f in fileList: nn1 = f.rfind(',')+1 nn2 = f.find('}',nn1) label = int(f[nn1:nn2])#图像标签 1到11对应”零“到”十“，12到15对应”百“，”千“，”万“，”亿“。 print(f, label) totNum += 1 fi = dirPath+f img = cv2.imread(fi)#图像数据 cv2.imshow("img", cv2.resize(img, (300, 300))) cv2.waitKey(0) print("图像数量：",totNum)完善以上所给代码使用深度神经网络构建图像识别网络

以下是一个简单的图像分类神经网络的代码示例，用于对数字图像进行分类：

import os
import cv2
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import np_utils

# 加载数据
dirPath = "./testDataOrg/"
X_data = []
y_data = []
if os.path.isdir(dirPath):
    fileList = os.listdir(dirPath)
    for f in fileList:
        nn1 = f.rfind(',') + 1
        nn2 = f.find('}', nn1)
        label = int(f[nn1:nn2])  # 图像标签 1到11对应”零“到”十“，12到15对应”百“，”千“，”万“，”亿“。
        fi = dirPath + f
        img = cv2.imread(fi)  # 图像数据
        # 图像预处理，将其转换为适合神经网络输入的格式，例如将图像缩放到相同大小，转换为灰度图像等
        img = cv2.resize(img, (28, 28))
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        X_data.append(img)
        y_data.append(label)

# 将数据转化为numpy数组，并对标签进行独热编码
X_data = np.array(X_data)
y_data = np.array(y_data)
y_data = np_utils.to_categorical(y_data)

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(16, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_data.reshape(-1, 28, 28, 1), y_data, epochs=10, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
test_img = cv2.imread("test.jpg")
test_img = cv2.resize(test_img, (28, 28))
test_img = cv2.cvtColor(test_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
test_img = test_img.reshape(-1, 28, 28, 1)
prediction = model.predict(test_img)
print(prediction)

这个示例代码使用了一个简单的卷积神经网络，包含两个卷积层和一个全连接层。在训练过程中，使用了交叉熵作为损失函数，并使用了Adam优化算法。最后，使用模型对一张测试图像进行了预测，并输出了预测结果。