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()
时间: 2024-04-25 12:26:51 浏览: 17
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。
相关问题
def __init__(self, num_classes=10):
This line of code is defining the constructor method for a class. The constructor method is called when an object of the class is created.
The parameter `num_classes` is being passed to the constructor method with a default value of 10. This parameter is used to set the number of classes that the model will classify.
For example, if the model is being trained to classify images of animals into 10 different categories (e.g. cats, dogs, birds, etc.), then `num_classes` would be set to `10`. This parameter allows for flexibility in the number of classes that the model can classify.
解释classify_data_level2 = defaultdict(lambda: defaultdict(lambda: []))
classify_data_level2 是一个 Python 中的 defaultdict 数据结构,它包含两个层级的默认字典(defaultdict)。第一层级是键对应的值是一个字典,第二个层级是字典中的键对应的值是一个列表。如果字典中不存在的键被访问,就会自动创建一个空的字典或列表。这种数据结构通常用于处理嵌套的数据,并且可以在添加数据时避免手动创建不存在的键值对。
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