垃圾分类图像识别算法python代码

垃圾分类图像识别算法是指利用计算机视觉和深度学习技术，对垃圾图像进行分类和识别。下面给出一个基于Python的垃圾分类图像识别算法的代码示例。

首先，需要导入所需的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np

然后，加载预训练的模型和权重文件：

model = MobileNetV2(weights='imagenet')

接下来，定义一个函数来进行图像分类和识别：

def classify_image(img_path):
    img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
    img_array = image.img_to_array(img)
    img_array_expanded_dims = np.expand_dims(img_array, axis=0)
    img_preprocessed = preprocess_input(img_array_expanded_dims)
    
    predictions = model.predict(img_preprocessed)
    decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=1)[0]
    
    class_name = decoded_predictions[0][1]
    class_description = decoded_predictions[0][2]
    
    return class_name, class_description

最后，可以调用这个函数对垃圾图像进行分类和识别：

img_path = 'path_to_image.jpg'
class_name, class_description = classify_image(img_path)

print("类别：", class_name)
print("描述：", class_description)

这就是一个简单的垃圾分类图像识别算法的Python代码。请注意，此代码示例使用了MobileNetV2模型和ImageNet的预训练权重来进行识别，如果想要适应不同的垃圾分类任务，可能需要根据具体需求进行模型的选择、训练和调整。