写一个代码,将aerial文件夹中的图片文件作为数据集随机两张输入CNN神经网络进行图像匹配
时间: 2024-02-29 09:53:28 浏览: 20
好的,以下是一个简单的代码示例,可以实现您的需求:
```python
import os
import random
import cv2
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model
# 加载预训练的CNN模型
model = load_model('my_cnn_model.h5')
# 定义数据集路径
data_path = 'aerial'
# 获取所有图片文件路径
image_files = [os.path.join(data_path, file) for file in os.listdir(data_path) if file.endswith('.jpg')]
# 随机选择两张图片
image1_path, image2_path = random.sample(image_files, 2)
# 加载图片并进行预处理
image1 = cv2.imread(image1_path)
image1 = cv2.resize(image1, (224, 224))
image1 = image1.astype('float32') / 255.0
image1 = np.expand_dims(image1, axis=0)
image2 = cv2.imread(image2_path)
image2 = cv2.resize(image2, (224, 224))
image2 = image2.astype('float32') / 255.0
image2 = np.expand_dims(image2, axis=0)
# 输入模型进行图像匹配
result1 = model.predict(image1)
result2 = model.predict(image2)
# 输出结果
print('Image 1:', image1_path)
print('Match score:', result1[0][0])
print('Image 2:', image2_path)
print('Match score:', result2[0][0])
```
请注意,这只是一个简单的代码示例,您可能需要根据具体的情况进行修改和优化。此外,您还需要准备一个预训练的CNN模型,用于图像匹配。