python垃圾分类图片识别

对于Python垃圾分类图片识别，可以使用深度学习技术来实现。以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 创建图像数据生成器
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
# 加载训练集和验证集数据
train_data = datagen.flow_from_directory('train_data_directory', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical')
valid_data = datagen.flow_from_directory('valid_data_directory', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical')

# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False),
    tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),
    tf.keras.layers.Dense(6, activation='softmax')
])

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

# 训练模型
model.fit(train_data, validation_data=valid_data, epochs=10)

# 使用模型进行预测
test_image = tf.keras.preprocessing.image.load_img('test_image.jpg', target_size=(224, 224))
test_image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(test_image)
test_image = tf.expand_dims(test_image, axis=0)
test_image = test_image / 255.0

predictions = model.predict(test_image)
class_index = tf.argmax(predictions, axis=1)[0]
class_label = train_data.class_indices[class_index]

print("预测结果：", class_label)

这段代码使用了TensorFlow和Keras库来构建一个基于MobileNetV2的深度学习模型，用于垃圾分类图片识别。首先，通过ImageDataGenerator创建图像数据生成器，并加载训练集和验证集数据。然后，构建模型，包括一个预训练的MobileNetV2模型作为特征提取器，全局平均池化层和一个具有6个类别的全连接层。接下来，编译模型并训练模型。最后，使用模型进行预测，加载测试图片并进行预处理，然后通过模型预测图片的类别，并输出预测结果。