人工智能产生式系统 动物识别系统Python代码

人工智能中的产生式系统（Production Rule System）是一种基于规则的专家系统，它模仿人类专家解决问题的方式，通过一系列规则来推断和决策。动物识别系统通常会利用计算机视觉和机器学习技术，其中Python是一个常用的编程语言，因为有大量的库支持图像处理、特征提取和分类。

以下是一个简单的动物识别系统的Python代码框架示例，使用了OpenCV库进行图像预处理，以及像scikit-learn或TensorFlow这样的机器学习库进行分类：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 1. 加载训练数据集（包含动物图片和对应的标签）
# 定义两个列表，一个存储图片路径，一个存储对应的动物类别
images, labels = load_train_data()

# 2. 图像预处理
def preprocess_image(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    # ... 进行缩放、灰度化等预处理操作
    return img

# 3. 创建特征向量
features = [preprocess_image(img) for img in images]
features = np.array(features)

# 使用SVM（支持向量机）进行特征缩放和模型训练
scaler = StandardScaler()
features_scaled = scaler.fit_transform(features)
model = SVC(kernel='linear')  # 可根据需要选择合适的分类器
model.fit(features_scaled, labels)

# 4. 识别新动物
def identify_animal(image_path):
    image = preprocess_image(image_path)
    feature_vector = scaler.transform([image])
    prediction = model.predict(feature_vector)
    return prediction

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