基于机器学习的水果分割识别python

水果分割识别是一个常见的计算机视觉任务，可以使用深度学习技术来解决。以下是一个基于 Python 和 TensorFlow 的水果分割识别的示例代码：

import tensorflow as tf
import cv2
import numpy as np

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('fruit_segmentation_model.h5')

# 水果类别
classes = ['apple', 'banana', 'orange']

# 加载图像
img = cv2.imread('test_image.jpg')

# 缩放图像
resized_img = cv2.resize(img, (224, 224))

# 归一化图像
normalized_img = resized_img / 255.0

# 添加批次维度
input_data = np.expand_dims(normalized_img, axis=0)

# 获取模型预测结果
preds = model.predict(input_data)

# 获取预测结果中概率最高的类别
predicted_class_index = np.argmax(preds)

# 打印预测结果
print('Predicted fruit: ', classes[predicted_class_index])

在这个示例中，我们首先加载了事先训练好的模型，并使用 OpenCV 库加载了一个测试图像。然后，我们对图像进行了缩放和归一化，并将其添加到一个批次中。最后，我们使用模型进行预测，并输出预测结果中概率最高的类别。请注意，这里的模型需要在事先的数据集上进行训练，以便能够正确地对水果进行分类。