用pycharm写一个动物识别的代码

在PyCharm中编写一个简单的动物识别代码，通常会涉及图像处理和机器学习，比如使用Python的开源库如OpenCV进行图像读取，sklearn或TensorFlow进行模型训练。以下是一个基础示例，假设我们使用的是卷积神经网络（CNN）来进行猫狗二分类：

# 导入所需的库
import cv2
from keras.models import load_model
import numpy as np

# 加载预训练的动物识别模型
model = load_model('animal_classifier.h5')  # 假设模型已经训练并保存
labels = ['cat', 'dog']  # 动物类别标签

def recognize_animal(image_path):
    # 读取图片
    img = cv2.imread(image_path)
    img = cv2.resize(img, (64, 64))  # 预处理成模型需要的尺寸
    img_array = np.array(img) / 255.0  # 归一化像素值

    # 将单张图片转换为模型期望的一维数组
    img_array = img_array.reshape(1, 64, 64, 3)

    # 进行预测
    prediction = model.predict(img_array)
    
    # 获取概率最高的类别
    predicted_label = labels[np.argmax(prediction)]
    return predicted_label

# 测试模型
image_path = 'test_image.jpg'
print(recognize_animal(image_path))