import numpy as np import cv2 import os dirPath = "./testDataOrg/" totNum=0 if os.path.isdir(dirPath): fileList = os.listdir(dirPath) for f in fileList: nn1 = f.rfind(',')+1 nn2 = f.find('}',nn1) label = int(f[nn1:nn2])#图像标签 1到11对应”零“到”十“，12到15对应”百“，”千“，”万“，”亿“。 print(f, label) totNum += 1 fi = dirPath+f img = cv2.imread(fi)#图像数据 cv2.imshow("img", cv2.resize(img, (300, 300))) cv2.waitKey(0) print("图像数量：",totNum)基于以上所给代码使用深度神经网络构建图像识别网络

首先，需要将图像数据进行预处理，将其转换为适合神经网络输入的格式，例如将图像缩放到相同大小，转换为灰度图像等。然后，可以构建一个卷积神经网络（CNN）模型，用于图像识别任务。可以使用TensorFlow或Keras等深度学习框架来搭建模型。在模型训练过程中，可以使用交叉验证等技术来提高模型的准确性。最后，通过模型的预测结果来实现图像识别任务。