用python写一段VGG16进行图像分类时的预处理

首先，导入必要的包：

import numpy as np
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input

接着，读入图片，调整大小为 224x224，并进行预处理：

img_path = 'path_to_image'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

这里的 `img_path` 是图片的路径，可以根据具体情况修改。注意 `preprocess_input` 会对像素值进行归一化，所以不需要手动对像素值进行缩放。处理后的图片即可作为输入传入 VGG16 进行分类。