深度学习光学图像变化检测代码

光学图像变化检测是一个广泛的领域，有很多不同的方法和技术可以使用。这里提供一种使用深度学习的方法，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。

1. 数据集准备

首先需要准备一个包含正常图像和变化图像的数据集。可以使用公开的数据集，例如ChangeDetection.net（http://changedetection.net/）或自己创建一个数据集。数据集应该被分成训练集和测试集。

2. 数据预处理

对于图像数据，通常需要进行一些预处理，例如：调整图像大小、归一化等。可以使用Python的OpenCV库来进行这些操作。

3. 搭建CNN模型

搭建CNN模型的关键是选择适当的层数和卷积核大小。可以使用Keras或TensorFlow等深度学习框架来构建模型。下面是一个简单的CNN模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(256, 256, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
model.summary()

4. 训练模型

将数据集分为训练集和测试集，并将其输入到CNN模型中进行训练。训练过程中，可以使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

5. 模型评估

使用测试集来评估模型的性能。可以计算准确率、召回率、F1值等指标。

score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

以上是一个简单的深度学习光学图像变化检测的代码示例。实际应用中，可能需要对模型进行更多的调整和优化。