vscode 用jupyter实现一个图片识别界面,算法模型文件类型为pkl,要求上传图片并返回结果,具体实现代码
时间: 2024-05-13 15:13:59 浏览: 10
首先,需要安装并启动 Jupyter notebook。然后,需要在 VS Code 中安装 Jupyter 插件和 Python 扩展。
下面是一个简单的代码示例,可以用来实现图片识别界面:
```python
# 导入所需的库
import pickle
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from io import BytesIO
import base64
# 加载算法模型
with open('model.pkl', 'rb') as f:
model = pickle.load(f)
# 定义预测函数
def predict(image):
# 处理图片
img = Image.open(BytesIO(base64.b64decode(image)))
img = img.resize((224, 224))
img = np.array(img)
img = img / 255.
# 进行预测
pred = model.predict(np.array([img]))
return pred[0]
# 定义画图函数
def plot_image(image):
plt.imshow(np.array(Image.open(BytesIO(base64.b64decode(image)))))
plt.axis('off')
plt.show()
# 在 Jupyter 中显示图片
def display_image(image):
return Image.open(BytesIO(base64.b64decode(image)))
# Jupyter Notebook 魔术命令
%matplotlib inline
# 定义界面
from ipywidgets import interact, widgets
uploader = widgets.FileUpload()
image_widget = widgets.Image()
result_widget = widgets.Label()
def on_upload(change):
image = list(uploader.value.values())[0]['content']
image_widget.value = image
result = predict(image)
result_widget.value = f'预测结果:{result}'
uploader.observe(on_upload, names='value')
interact(plot_image, image=image_widget);
display(uploader)
display(result_widget)
```
这段代码中,我们首先加载了算法模型,然后定义了一个预测函数 `predict`。该函数将接收一个图片数据的 base64 编码字符串,对图片进行处理后进行预测,并返回预测结果。
接下来,我们定义了一个画图函数 `plot_image`,用于在界面上显示图片。我们还定义了一个在 Jupyter 中显示图片的函数 `display_image`。
然后,我们使用 Jupyter 的魔术命令 `%matplotlib inline`,定义了一个界面。该界面包括一个上传按钮和一个用于显示图片的组件。我们使用 `interact` 函数来实现上传图片后自动更新图片显示的功能。
最后,我们使用 `display` 函数在界面上显示上传按钮和预测结果组件。
注意,这只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体需求进行修改和完善。