class classify_system(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self,parent=None): super(classify_system,self).__init__(parent) self.setupUi(self) #将输入图片按钮，pushButton与openimage关联起来 self.pushButton.clicked.connect(self.openimage) self.label_2.setAlignment(Qt.AlignCenter)#图像居中显示 def openimage(self): name,type=QFileDialog.getOpenFileName(self,"打开图片","","*.jpg;;*.png;;*.jpeg;;All Files(*)") img=cv2.imread(name) img=cv2.resize(img,(400,400),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) qimg=qimage2ndarray.array2qimage(img) self.label_2.setPixmap(QPixmap(qimg)) self.label_2.show() img=img.astype('float')/255.0 #224*224满足模型输入要求 img=cv2.resize(img,(224,224),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) img=np.expand_dims(img,axis=0)#添加尺寸，满足模型输入需求 MobileNet=tf.keras.applications.MobileNet(include_top=True,weights='imagenet') result=MobileNet.predict(img)#模型预测 #获得预测结果 result=tf.keras.applications.imagenet_utils.decode_predictions(result,top=1) predictClass=result[0][0][1] predictProb=result[0][0][2] #将预测结果显示至图像上 return_img=cv2.putText(self.img,str(predictClass)+":"+str(predictProb),(50,100),cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX,1.2,(255,255,255),2,) qimg2=qimage2ndarray.array2qimage(return_img) self.label_2.setPixmap(QPixmap(qimg2)) self.label_2.show()

这段代码是一个基于 PyQt5 和 TensorFlow 的图像分类系统，它可以打开用户选择的图片，并使用 MobileNet 模型对其进行分类预测。具体来说，当用户点击“输入图片”按钮时，程序会弹出文件选择对话框，让用户选择一张图片。然后程序会使用 OpenCV 库读取该图片，并将其缩放到 400×400 像素大小，并显示在程序窗口中心的标签上。接着，程序会将图像转换为浮点格式，并缩放到 224×224 像素大小，以符合 MobileNet 模型的输入要求。然后程序会将图像添加一个维度，以便将其传递给 MobileNet 模型进行预测。在预测完成后，程序会将预测结果绘制在原始图像上，并显示在标签上，以便用户查看。

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class classify_system(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self,parent=None): super(classify_system,self).__init__(parent) self.setupUi(self) #将输入图片按钮，pushButton与openimage关联起来 self.pushButton.clicked.connect(self.openimage) self.label_2.setAlignment(Qt.AlignCenter)#图像居中显示 def openimage(self): name,type=QFileDialog.getOpenFileName(self,"打开图片","","*.jpg;;*.png;;All Files(*)") img=cv2.imread(name) img=cv2.resize(img,(400,400),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) qimg=qimage2ndarray.array2qimage(img) self.label_2.setPixmap(QPixmap(qimg)) self.label_2.show() img=img.astype('float')/255.0 #224*224满足模型输入要求 img=cv2.resize(img,(224,224),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) img==np.expand_dims(img,axis=0)#添加尺寸，满足模型输入需求 MobileNet=tf.keras.applications.MobileNet(include_top=True,weights='imagenet') result=MobileNet.predict(img)#模型预测 #获得预测结果 result=tf.keras.applications.imagenet_utils.decode_predictions(result,top=1) predictClass=result[0][0][1] predictProb=result[0][0][2] print(predictClass) print(predictProb)

在你的代码中，有一个小错误，可能会导致模型的输入不正确。具体来说，这一行：

img==np.expand_dims(img,axis=0)#添加尺寸，满足模型输入需求

应该是：

img=np.expand_dims(img,axis=0)#添加尺寸，满足模型输入需求

这个错误可能是因为你想使用 `=` 赋值，但是写成了 `==`，因此导致了错误。这会导致 `img` 的值没有被更改，而是仍然是原来的值。

另外，你还需要将 `img` 转换为浮点类型，以便它在归一化时可以被正确处理。因此，你需要将这一行：

img=img.astype('float')/255.0

放在这一行后面：

img=cv2.resize(img,(400,400),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

这样，整个 `openimage` 函数应该像这样：

def openimage(self):
    name,type=QFileDialog.getOpenFileName(self,"打开图片","","*.jpg;;*.png;;All Files(*)")
    img=cv2.imread(name)
    img=cv2.resize(img,(400,400),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    img=img.astype('float')/255.0
    img=cv2.resize(img,(224,224),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    img=np.expand_dims(img,axis=0)
    MobileNet=tf.keras.applications.MobileNet(include_top=True,weights='imagenet')
    result=MobileNet.predict(img)
    result=tf.keras.applications.imagenet_utils.decode_predictions(result,top=1)
    predictClass=result[0][0][1]
    predictProb=result[0][0][2]
    print(predictClass)
    print(predictProb)
    qimg=qimage2ndarray.array2qimage(img)
    self.label_2.setPixmap(QPixmap(qimg))
    self.label_2.show()

这样应该可以解决你的问题。

def __init__(self) -> None: self.name = "" self.idx = 0 self.type = None self.classify = None

在这个代码片段中，`__init__` 是Python类的一个特殊方法，用于初始化类的新实例。当你创建一个新的类实例时，这个方法会被自动调用。它定义了一个名为 `RTDETR` 的类，其中包含了一些属性：

1. `self.name`: 用来存储对象名称的变量。
2. `self.idx`: 表示对象索引的变量，默认为0。
3. `self.type`: 存储对象类型的变量，可能与特定任务有关。
4. `self.classify`: 可能是一个分类功能的引用，但具体实现未在给出的代码中明确说明。

如果要创建 `RTDETR` 类的一个实例并设置这些属性，你会这样操作：

class RTDETR:
    def __init__(self):
        self.name = ""  # 初始化名称为空字符串
        self.idx = 0   # 初始化索引为0
        self.type = None  # 初始化类型为None（可能需要根据实际需求赋值）
        self.classify = None  # 初始化分类功能为None（同样需要实际依赖）

# 创建一个RTDETR实例
model = RTDETR()

注意，这里的代码并没有涉及到 `def __init__(self) -> None:` 的部分，因为这部分通常会写在类定义的内部，而上述代码展示了如何在类中定义和初始化这些属性。如果你需要了解更多关于如何自定义类和它的实例化过程，可以查阅相关的Python类和对象教程。