垃圾分类检测py详细代码

在Python中，垃圾分类检测通常涉及深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的应用。这里有两个示例：

1. 使用PyQt5进行界面设计和神经网络处理[^1]:

# (假设这段代码在文件中)
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget
from tensorflow.keras.models import load_model
import tensorflow as tf

class垃圾分类App(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 加载预训练的垃圾分类模型
        self.model = load_model('your_model.h5')
        
        # ...其他界面初始化和事件处理逻辑...

    def predict(self, img_path):
        img = tf.keras.preprocessing.image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
        x = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
        x = np.expand_dims(x, axis=0)
        prediction = self.model.predict(x)
        return prediction.argmax()

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication([])
    window =垃圾分类App()
    window.show()
    app.exec_()

在这个例子中，`load_model`加载了一个预训练的模型，`predict`函数用于对输入图片进行预测。

2. 利用TensorFlow 2.0和自定义/预训练模型[^2]:

# 基于VGG16或其他模型的代码可能看起来像这样：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input, decode_predictions
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

def classify_image(image_path):
    image = preprocess_input(tf.keras.preprocessing.image.load_img(image_path, target_size=(224, 224)))
    features = model.predict(np.array([image]))
    results = decode_predictions(features, top=1)[0]
    class_name = results[0][1]
    return class_name

# 训练过程在这里省略，使用fit方法训练模型...

这些代码展示了基本的流程，实际应用中还需要数据预处理、训练和评估步骤。记得替换`your_model.h5`和具体的模型训练代码。