写一个垃圾分类识别系统的python代码

编写一个基础的垃圾分类识别系统涉及到图像处理和机器学习技术，这里我们可以使用Python的深度学习库如TensorFlow或PyTorch配合Keras或者Detectron2来进行物体识别。这是一个简化的例子，实际应用会更复杂，包括数据预处理、模型训练和部署：

# 导入必要的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.models import Model

# 加载预训练的ResNet50模型
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False)

# 添加全局平均池化层和全连接层用于分类
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)  # 假设我们有10个垃圾类别
predictions = Dense(5, activation='softmax')(x)  # 垃圾分类总数

# 创建新的模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 冻结预训练模型的权重
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 编译模型并添加适当的损失函数和优化器
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 这里只是一个简单的示例，实际应用需要准备大量的垃圾分类图像数据集，并用它来训练模型
# train_data, val_data, labels = load_dataset()  # 假设已经有了加载数据和标签的函数
# model.fit(train_data, labels, epochs=10, validation_data=val_data)

# 对新图片进行预测
def classify_image(image_path):
    img = tf.keras.preprocessing.image.load_img(image_path, target_size=(224, 224))
    x = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x)
    preds = model.predict(x)
    class_id = np.argmax(preds)
    return class_id

# 使用classify_image函数对图片进行垃圾分类
image_path = 'path/to/image.jpg'
classification = classify_image(image_path)
print(f"Image is classified as: {class_id_to_label[classification]}")

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