用python语言在pycharm上设计并编程实现一个能够识别鸵鸟，企鹅，信天翁，金钱豹，虎，长颈鹿和斑马这七种动物的识别系统

为了在PyCharm上设计一个简单的图像识别系统来区分这七种动物，我们可以使用Python的机器学习库如`OpenCV`（用于图像处理）、`TensorFlow`（深度学习框架）和`Keras`（简化模型构建）。这里我们假设使用预训练的模型（比如ResNet、VGG等）做基础，因为直接训练从头开始需要大量数据和计算资源。

首先，确保已安装必要的库：

pip install opencv-python-headless tensorflow keras pillow scikit-image

然后，可以按照以下步骤操作：

1. **加载预训练模型**：
- 使用Keras的`applications`模块加载预训练的图像分类模型，例如`ResNet50`, `VGG16`或`InceptionV3`。通过`tf.keras.applications`加载模型，并选择前几层作为特征提取器。

from tensorflow.keras.applications import VGG16

model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

2. **数据准备**：
- 获取包含这些动物图片的数据集，对图片进行预处理，包括调整大小、归一化等。你可以使用`ImageDataGenerator`来生成批量数据。

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

data_generator = ImageDataGenerator(preprocessing_function=vgg16.preprocess_input)
train_data_dir = 'path/to/train/images'
validation_data_dir = 'path/to/validation/images'
batch_size = 32

3. **模型连接和编译**：
- 冻结预训练模型的权重，只训练新添加的分类层。

x = model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)  # 将输出展平
predictions = Dense(len(categories), activation='softmax')(x)  # categories是七个动物名称列表

# 创建一个新的模型
classification_model = Model(inputs=model.input, outputs=predictions)

# 编译模型
classification_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

4. **训练和评估**：
- 使用`fit_generator`函数训练模型，并在验证集上进行评估。

history = classification_model.fit(
    data_generator.flow_from_directory(train_data_dir, target_size=(224, 224)),
    epochs=数 epochs,
    validation_data=data_generator.flow_from_directory(validation_data_dir),
)

5. **预测与识别**：
- 对新图片进行预测，找出概率最高的类别即为识别结果。

def predict_animal(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    img = cv2.resize(img, (224, 224))
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    prediction = classification_model.predict(img)
    return categories[np.argmax(prediction)]

# 测试单张图片
animal_prediction = predict_animal('path/to/test/image.jpg')
print(f"识别的动物是: {animal_prediction}")