基于resnet50的图像能见度检测代码

以下是基于ResNet50的图像能见度检测代码，使用Python和Keras框架：

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

# 加载ResNet50模型
model = load_model('resnet50_model.h5')

# 定义图像尺寸
rows, cols = 224, 224

# 加载测试图像
img = cv2.imread('test_image.jpg')

# 调整图像尺寸
img = cv2.resize(img, (rows, cols))

# 将图像转换为数组
img = np.array(img, dtype=np.float32)

# 将图像数据标准化
img = img / 255.0

# 将图像数组转换为4D张量
img = np.expand_dims(img, axis=0)

# 使用ResNet50模型进行预测
result = model.predict(img)

# 输出结果
print("能见度指数为：", result[0][0])

此代码需要使用已经训练好的ResNet50模型文件，可以通过Keras框架进行训练。需要注意的是，测试图像需要与训练时的图像具有相同的尺寸和颜色通道。