ip_img_folder_cats = 'dog vs cat/dataset/test_set/cats' ip_img_files_cats = ['cat.4001.jpg','cat.4232.jpg','cat.4333.jpg','cat.4672.jpg','cat.4904.jpg', 'cat.5000.jpg'] category_predicted_cats = [category_predict(os.path.join(ip_img_folder_cats,img_file))for img_file in ip_img_files_cats]
时间: 2024-01-24 20:19:46 浏览: 25
这段代码的作用是读取指定文件夹中的猫的图片文件,并使用 `category_predict` 函数对每张图片进行分类预测,最终将预测结果存储在 `category_predicted_cats` 列表中。其中,`ip_img_folder_cats` 是猫图片文件夹的路径,`ip_img_files_cats` 是需要进行预测的猫图片文件名列表。
相关问题
ip_img_folder_dogs = 'dog vs cat/dataset/test_set/dogs' ip_img_files_dogs = ['dog.4003.jpg','dog.4231.jpg','dog.4333.jpg','dog.4672.jpg','dog.4902.jpg', 'dog.5000.jpg'] category_predicted_dogs = [category_predict(os.path.join(ip_img_folder_dogs,img_file))for img_file in ip_img_files_dogs]
这段代码是用来预测一组狗的图像的类别。首先,定义了一个变量ip_img_folder_dogs来存储狗图像所在的文件夹路径。然后,定义了一个包含图像文件名的列表ip_img_files_dogs。接着,使用了一个for循环和os.path.join()函数来遍历图像文件列表,将每个图像文件的路径传递给category_predict()函数进行预测,同时将预测结果存入一个列表category_predicted_dogs中。最后,这个列表包含了所有输入图像的预测类别。
app=Flask(__name__, #web服务 template_folder='./templates', static_folder='./templates/static' )
这段代码创建了一个名为`app`的Flask应用程序实例,它有三个参数:
1. `__name__`:应用程序的名称,这个名称将用于确定应用程序的根目录。在这个例子中,我们使用`__name__`作为应用程序的名称。
2. `template_folder='./templates'`:模板文件夹的路径。模板文件夹是存放HTML模板文件的地方,它们将用于生成Web页面。在这个例子中,我们将模板文件夹的路径设置为`./templates`,这意味着模板文件夹位于应用程序的根目录下的`templates`文件夹中。
3. `static_folder='./templates/static'`:静态文件夹的路径。静态文件夹是存放静态文件(如CSS、JavaScript、图片等)的地方,它们将用于美化Web页面。在这个例子中,我们将静态文件夹的路径设置为`./templates/static`,这意味着静态文件夹位于应用程序的根目录下的`templates`文件夹中的`static`子文件夹中。