python中利用已有h5模型调用摄像头识别水果并框选出水果位置以及标注水果名称

时间: 2024-05-08 16:16:43 浏览: 21
以下是一个示例代码,使用已经训练好的水果识别模型,调用摄像头进行实时识别,并在图像上框选出水果位置,并标注水果名称。 ```python import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras # 加载已经训练好的模型 model = keras.models.load_model('fruit_model.h5') # 水果类别 class_names = ['apple', 'banana', 'orange'] # 捕获摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取摄像头捕获的图像 ret, frame = cap.read() # 将图像转换为模型输入格式 img = cv2.resize(frame, (224, 224)) img = np.expand_dims(img, axis=0) img = img / 255.0 # 使用模型进行预测 predictions = model.predict(img) class_idx = np.argmax(predictions) class_name = class_names[class_idx] # 在图像上框选出水果位置,并标注水果名称 cv2.rectangle(frame, (50, 50), (300, 300), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, class_name, (50, 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('Fruit Recognition', frame) # 按下q键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头 cap.release() # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() ```

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