python猫狗大战

猫狗大战是一个经典的计算机视觉问题，目标是训练一个模型来识别一张图片是猫还是狗。以下是一个简单的Python猫狗大战的例子：

1. 导入相关库

import numpy as np
import cv2
from keras.models import load_model

2. 加载训练好的模型

recons_model = load_model('model.h5')

3. 加载图片并进行预处理

img_path = 'test.png'
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.resize(img, (150, 150))
new_test_img = np.expand_dims(img, axis=0)

4. 将图片输入给模型并进行预测

y_pre_pro = recons_model.predict(new_test_img, verbose=1)
class_id = np.argmax(y_pre_pro, axis=1)[0]
if y_pre_pro[0, class_id] > 0.5:
    print('test.png的所属类别：', 'dog')
else:
    print('test.png的所属类别：', 'cat')

5. 显示图片

cv2.imshow('test.png', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()