在jupyter中实现一个简单的图片识别界面,模型类型为pth
时间: 2024-05-15 07:12:10 浏览: 13
要在Jupyter中实现一个简单的图片识别界面,我们需要使用PyTorch和OpenCV库。以下是一个简单的示例代码:
```python
import torch
import cv2
import numpy as np
# 加载模型
model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))
model.eval()
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 预处理图像
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
img = img / 255.0
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = torch.from_numpy(img).float()
# 进行预测
with torch.no_grad():
output = model(img)
_, predicted = torch.max(output.data, 1)
# 显示结果
cv2.imshow('image', cv2.cvtColor(cv2.imread('image.jpg'), cv2.COLOR_BGR2RGB))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
print('The image is predicted as:', predicted.item())
```
在这个代码中,我们首先加载了预训练模型,然后读取了一个图像。接下来,我们对图像进行了预处理,使其符合模型的输入要求,并使用模型进行预测。最后,我们将原始图像显示在屏幕上,并打印出预测结果。
注意,这个代码只是一个简单的示例,实际使用中可能需要对代码做出一些修改才能适应不同的模型和数据集。
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