import paho.mqtt.client as mqtt import numpy as np import json #插入模型 import torch import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image classes=["daisy","dandelion","roses","sunflowers","tulips"] #连接函数 def on_connect(client,userdata,flags,rc): if rc==0: print("successfully connected to broker.") client.subscribe("Group_04/IMAGE/classify") else: print("Connection failed with code: %d." %rc) #分类 def classify_flower(filename,data): print("Start classifying") win=4 print("Done.") return {"filename":filename,"prediction":classes[win],"score":0.99,"index":win} #消息处理 def on_message(client,userdata,msg): recv_dict=json.loads(msg.payload) img_data=np.array(recv_dict["data"]) result=classify_flower(recv_dict["filename"],img_data) print("Sending results: ",result) client.publish("Group_04/IMAGE/predict",json.dumps(result)) # def setup(hostname): client=mqtt.Client() client.on_connect=on_connect client.on_message=on_message client.connect(hostname) client.loop_start() return client def main(): client=setup("172.17.0.3") while True: pass if __name__=='__main__': main() 请补全插入模型 分类相关的代码

要补全插入模型和分类相关的代码，你可以使用一个已经训练好的模型进行花朵分类。下面是一个示例代码：

# 导入模型
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载模型
model = torch.load("flower_model.pth")
model.eval()

# 图像预处理函数
def preprocess_image(image):
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((224, 224)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    return transform(image).unsqueeze(0)

# 分类函数
def classify_flower(filename, data):
    image = Image.fromarray(data)
    image = preprocess_image(image)

    # 使用模型进行推理
    with torch.no_grad():
        output = model(image)
        _, predicted = torch.max(output, 1)
        class_index = predicted.item()
        class_label = classes[class_index]

    result = {
        "filename": filename,
        "prediction": class_label,
        "score": output[0][class_index].item(),
        "index": class_index
    }

    return result

在这个示例中，`flower_model.pth` 是经过训练好的模型文件，你需要将其放在合适的位置并指定正确的路径。`preprocess_image` 函数用于将输入的图像进行预处理，使其符合模型的输入要求。`classify_flower` 函数使用加载的模型对图像进行推理，并返回分类结果。

你可以将上述代码添加到你的主程序中，然后调用 `classify_flower` 函数来进行花朵分类。记得在 `main` 函数中启动你的 MQTT 客户端，然后在 `on_message` 函数中调用 `classify_flower` 函数，并将结果发布到指定的主题。

希望这个示例能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。