动物图片识别系统python代码

动物图片识别系统通常涉及到计算机视觉（Computer Vision）和深度学习技术，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）。Python是一种常用的编程语言，有许多库如TensorFlow、Keras或PyTorch可以帮助构建这样的系统。下面是一个简单的示例，展示了如何使用Keras搭建一个基础的图像分类模型：

# 导入必要的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 数据预处理
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        'path_to_train_data',
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode='categorical')

test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        'path_to_test_data',
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode='categorical')

# 构建模型
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(512, activation='relu'),
    Dense(train_generator.num_classes, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_generator, epochs=10, validation_data=test_generator)

# 预测
predictions = model.predict('path_to_image_file')

# 查看预测结果
# 可能会返回概率分布列表，然后选择概率最高的类别作为预测动物种类

这个例子假设你已经有了标注好的训练数据和测试数据，并且数据目录结构清晰。实际应用中，你需要对数据集进行充分的预处理，包括图片尺寸调整、归一化等。