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。

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基于resnet50对图像能见度检测的代码

以下是基于ResNet50的图像能见度检测代码，使用Keras框架实现：

import cv2
import numpy as np
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 加载ResNet50模型，去掉顶层
base_model = ResNet50(weights="imagenet", include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 添加全局平均池化层
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)

# 添加全连接层，输出为1个值
predictions = Dense(1, activation="sigmoid")(x)

# 构建模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 冻结ResNet50的前100层
for layer in model.layers[:100]:
    layer.trainable = False

# 编译模型
model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"])

# 创建ImageDataGenerator实例，用于数据增强和图像预处理
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)

# 加载训练集和验证集
train_set = datagen.flow_from_directory("train/", target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode="binary")
val_set = datagen.flow_from_directory("val/", target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode="binary")

# 训练模型
model.fit_generator(train_set, steps_per_epoch=len(train_set), epochs=10, validation_data=val_set, validation_steps=len(val_set))

# 加载测试集
test_set = datagen.flow_from_directory("test/", target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode="binary")

# 评估模型性能
scores = model.evaluate_generator(test_set, steps=len(test_set))
print("Accuracy: %.2f%%" % (scores[1]*100))

# 对单张图像进行预测
img = cv2.imread("test/image1.jpg")
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = img/255.0

pred = model.predict(img)
if pred > 0.5:
    print("图像能见度不好")
else:
    print("图像能见度良好")

需要注意的是，这里的训练集、验证集和测试集需要按照Keras的ImageDataGenerator要求的格式组织，具体可以参考Keras文档。同时，也可以根据实际情况对数据增强参数进行调整。

在pytorch基于resnet50的图像能见度检测的代码

以下是基于PyTorch实现的图像能见度检测代码，使用的是ResNet50模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

class VisibilityNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(VisibilityNet, self).__init__()
        self.resnet = models.resnet50(pretrained=True)
        self.fc1 = nn.Linear(1000, 256)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(256, 1)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        x = self.resnet(x)
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.sigmoid(x)
        return x

在训练数据集上训练模型时，可以使用以下代码：

import torch.optim as optim
import torch.utils.data as data
from torchvision import transforms

# Define transforms for data augmentation
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))
])

# Load the dataset using DataLoader
train_set = data.Dataset(train_data_path, transform=transform)
train_loader = data.DataLoader(train_set, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# Initialize the model and optimizer
model = VisibilityNet()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# Train the model on the training set
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

其中，train_data_path是训练数据集的路径，batch_size是每个batch的大小，learning_rate是学习率，num_epochs是训练的轮数。在每个batch训练完后，通过计算损失和反向传播优化模型参数。