用python写一个能根据包含图片名称和类别的csv文件将图片分类的程序

要编写一个Python程序，根据CSV文件中的图片名称和类别对图片进行分类，你可以按照以下步骤操作：

1. **导入必要的库**[^1]:

   import csv
   from PIL import Image
   import numpy as np
   from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
   from keras.models import load_model

2. **读取CSV文件并预处理数据**:
- 使用`csv`模块读取文件，假设文件名为'data.csv'，包含'Image_Name'和'Class'列。

   def read_csv_data(file_name):
       data = []
       with open(file_name, 'r') as csvfile:
           reader = csv.DictReader(csvfile)
           for row in reader:
               image_path = row['Image_Name']
               class_label = row['Class']
               # 这里假设已经有一个预处理后的向量函数GetTestPicture(image_path)
               img_vector = GetTestPicture(image_path)
               data.append((img_vector, class_label))
       return data

   csv_data = read_csv_data('data.csv')

3. **编码类别标签**:

   le = LabelEncoder()
   encoded_labels = le.fit_transform([row[1] for row in csv_data])

4. **加载预训练模型**:

   model = load_model('your_model.h5')  # 替换为实际的模型路径

5. **预测图片类别**:

   predictions = model.predict(np.array([row[0] for row in csv_data]))
   predicted_classes = le.inverse_transform(predictions.argmax(axis=1))

6. **输出结果**:

   for i, (image_path, true_class, pred_class) in enumerate(zip(*csv_data)):
       print(f"Image {i+1}: {image_path}\nTrue Class: {true_class}, Predicted Class: {pred_class}")

注意：这个示例假设你已经有了预处理图片的函数`GetTestPicture()`，并且有一个预先训练好的模型（如Keras中的CNN）可以用于预测。请根据实际情况调整代码。