from keras.models import load_model import cv2 import numpy as np #调用训练好的模型 model = load_model('my_model.h5') # 读取手写数字图像并进行预处理 img = cv2.imread('test_image.jpg', 0) img = cv2.resize(img, (28, 28)) img = np.reshape(img, [1, 28, 28, 1]) img = img.astype('float32') img /= 255 # 进行预测 prediction = model.predict(img) print(np.argmax(prediction))
时间: 2023-12-09 14:04:38 浏览: 42
这段代码可以用来读取一个手写数字图像并进行预测,其中:
- 'my_model.h5'是你保存好的模型文件名,可以根据自己的文件名进行修改。
- 'test_image.jpg'是你想要进行预测的手写数字图像文件名,同样可以根据自己的文件名进行修改。
- 预测结果将会是一个数字,使用np.argmax(prediction)可以获得预测结果的最大值所在的下标,即为预测结果。
需要注意的是,这里的模型输入是28x28的灰度图像,如果你的模型输入有所不同,需要对代码进行相应的修改。同时,读取图像的方式也可以根据具体情况进行调整,比如使用Pillow库读取图像。
相关问题
import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf # 加载数字识别模型 model = tf.keras.models.load_model('path_to_model') # 图像预处理函数 def preprocess_image(frame): # 将图像转为灰度图 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 对图像进行二值化处理 _, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 调整图像大小为模型所需大小 resized = cv2.resize(binary, (28, 28)) # 将图像转为模型所需的输入格式 input_data = np.reshape(resized, (1, 28, 28, 1)) return input_data # 获取摄像头视频流 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取一帧图像 ret, frame = cap.read() # 对图像进行预处理 input_data = preprocess_image(frame) # 进行数字识别 prediction = model.predict(input_data) predicted_number = np.argmax(prediction) # 在图像上绘制识别结果 cv2.putText(frame, f"Number: {predicted_number}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) # 显示图像窗口 cv2.imshow("Number Recognition", frame) # 按下 'q' 键退出程序 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头和关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()
你的代码看起来没什么问题,它使用了OpenCV、NumPy和TensorFlow库进行数字识别。代码中的步骤如下:
1. 导入必要的库,包括cv2(OpenCV)、numpy和tensorflow。
2. 加载数字识别模型,使用`tf.keras.models.load_model`函数加载保存的模型文件。
3. 定义一个图像预处理函数`preprocess_image`,用于将图像转换为模型所需的输入格式。
4. 获取摄像头的视频流,使用`cv2.VideoCapture`函数打开摄像头。
5. 进入循环,读取每一帧图像。
6. 对每一帧图像进行预处理,调用`preprocess_image`函数将图像转换为模型所需的输入格式。
7. 使用加载的模型进行数字识别,调用`model.predict`函数获取预测结果。
8. 在图像上绘制识别结果,使用`cv2.putText`函数在图像上添加文本信息。
9. 显示图像窗口,使用`cv2.imshow`函数显示带有识别结果的图像。
10. 按下 'q' 键退出循环,使用`cv2.waitKey`和`ord('q')`进行判断。
11. 释放摄像头资源和关闭窗口,使用`cap.release()`和`cv2.destroyAllWindows()`。
请确保已经安装了所需的库,并将模型文件的路径正确填写到`tf.keras.models.load_model('path_to_model')`中。如果代码运行时遇到问题,请提供详细的错误信息,以便我能够更好地帮助你。
from tkinter import * import cv2 import numpy as np from PIL import ImageGrab from tensorflow.keras.models import load_model from temp import * model = load_model('mnist.h5') image_folder = "img/" root = Tk() root.resizable(0, 0) root.title("HDR") lastx, lasty = None, None image_number = 0 cv = Canvas(root, width=1200, height=480, bg='white') cv.grid(row=0, column=0, pady=2, sticky=W, columnspan=2) def clear_widget(): global cv cv.delete('all') def draw_lines(event): global lastx, lasty x, y = event.x, event.y cv.create_line((lastx, lasty, x, y), width=8, fill='black', capstyle=ROUND, smooth=True, splinesteps=12) lastx, lasty = x, y def activate_event(event): global lastx, lasty cv.bind('<B1-Motion>', draw_lines) lastx, lasty = event.x, event.y cv.bind('<Button-1>', activate_event) def Recognize_Digit(): global image_number filename = f'img_{image_number}.png' root.update() widget = cv x = root.winfo_rootx() + widget.winfo_rootx() y = root.winfo_rooty() + widget.winfo_rooty() x1 = x + widget.winfo_width() y1 = y + widget.winfo_height() print(x, y, x1, y1) # get image and save ImageGrab.grab().crop((x, y, x1, y1)).save(image_folder + filename) image = cv2.imread(image_folder + filename, cv2.IMREAD_COLOR) gray = cv2.cvtColor(image.copy(), cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, th = cv2.threshold( gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # contours = cv2.findContours( # th, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0] Position = findContours(th) for m in range(len(Position)): # make a rectangle box around each curve cv2.rectangle(th, (Position[m][0], Position[m][1]), ( Position[m][2], Position[m][3]), (255, 0, 0), 1) # Cropping out the digit from the image corresponding to the current contours in the for loop digit = th[Position[m][1]:Position[m] [3], Position[m][0]:Position[m][2]] # Resizing that digit to (18, 18) resized_digit = cv2.resize(digit, (18, 18)) # Padding the digit with 5 pixels of black color (zeros) in each side to finally produce the image of (28, 28) padded_digit = np.pad(resized_digit, ((5, 5), (5, 5)), "constant", constant_values=0) digit = padded_digit.reshape(1, 28, 28, 1) digit = digit / 255.0 pred = model.predict([digit])[0] final_pred = np.argmax(pred) data = str(final_pred) + ' ' + str(int(max(pred) * 100)) + '%' print(data) font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX fontScale = 0.5 color = (255, 0, 0) thickness = 1 cv2.putText(th, data, (Position[m][0], Position[m][1] - 5), font, fontScale, color, thickness) cv2.imshow('image', th) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() btn_save = Button(text='Recognize Digit', command=Recognize_Digit) btn_save.grid(row=2, column=0, pady=1, padx=1) button_clear = Button(text='Clear Widget', command=clear_widget) button_clear.grid(row=2, column=1, pady=1, padx=1) root.mainloop()
这段代码是一个Python程序,用于画图并识别手写数字。它调用了许多库,如tkinter、cv2、numpy、PIL和tensorflow。程序创建了一个图形用户界面,包括一个白色的画布和一个按钮。用户在画布上绘制数字后,可以点击按钮来触发识别数字的功能。程序会将绘制的数字保存为图片文件,并加载训练好的模型(mnist.h5)来识别数字。程序最后打印出保存的图片文件的坐标信息。
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