广告设计模板网站,东营网站建设优选案例,产品设计公司起名,12306网站很难做吗1.项目简介 动物分类教程分类释义界面展示 动物分类是生物学中的一个基础知识#xff0c;它是对动物进行分类、命名和描述的科学方法。本教程将向您介绍动物分类的基本原则和方法#xff0c;并提供一些常见的动物分类释义。 动物分类的基本原则 动物分类根据动物的形态、…1.项目简介 动物分类教程分类释义界面展示 动物分类是生物学中的一个基础知识它是对动物进行分类、命名和描述的科学方法。本教程将向您介绍动物分类的基本原则和方法并提供一些常见的动物分类释义。 动物分类的基本原则 动物分类根据动物的形态、结构、生活习性、遗传等特征进行分类。动物分类的基本原则包括以下几点 1分类的基础分类应该以形态学为基础主要从外部形态、内部结构、发育过程和生理生化特征等方面进行分类。 2系统的体系分类采用分层次、阶梯式的分类方法把各个分类单元按一定顺序排列成一个大的分类系统。 3分类的稳定性分类的稳定性是指在一定的时间和空间范围内由于物种的进化和分化关系而形成的分类不会轻易发生变动。 常见动物分类释义 1哺乳动物是一类具有乳腺并能哺育幼崽的动物如猫、狗、猪、牛等。 2鸟类是一类具有翅膀和羽毛的脊椎动物如鹰、鸽子、鸡等。 3爬行动物是一类冷血动物具有鳞片、角质板、甲壳等外壳如蛇、龟、鳄鱼等。 4两栖动物是一类既能在水中生活也能在陆地上生活的动物如青蛙、蝾螈等。 界面展示 本教程提供了一个简单易用的动物分类界面用户可以上传自己拍摄的动物图片系统会自动识别出动物的种类并显示相应的分类释义。同时用户还可以通过界面查看其他用户上传的动物图片及其分类结果以便更好地了解动物分类知识。 总之本教程旨在向广大用户介绍动物分类的基本原则和方法帮助用户更好地了解动物世界同时提供一个方便快捷的界面让用户可以轻松地进行动物分类。 主要功能利用tinker封装InceptionV3[论文]MOD进行图像分类的一个小Demo 环境anacondaPython3tensorflow IDEpycharm jupyter notebook 2.代码框架 需要的库模块: os tarfile requests tensorflow numpy translate PIL一共四个代码文件: get_Inception_model.py 方法模块下载模型将模型保存到本地 def download_inception_model(): #下载模型将模型保存到本地...... nodelookup.py 类文件主要功能将官方标签解码成可读文本 class NodeLookup(object):def __init__(self):self.node_lookup # 字典,id to string......staticmethoddef _load(labels_path, uids_path): # 输入:node_id, 输出:id to string字典......return dictdef id_to_string(self, node_id): # 输入:node_id, 输出:可读字符串......return strtensorflow_predictor.py 类文件主要功能实现图像预测 class TensorflowPredictor():def __init__(self): # 加载模型新建session......def predict_image(self, image_path): # ......return str gui.py 界面代码面向用户 btn_sel # 选择图片按钮 img_label # 这是是显示预测图片的全局变量 res_label # 这是是显示预测文字的全局变量def translator_prediction_result(pre_res):# 翻译模块 输入:英文字符串输出:格式化中文字符串......return resdef selector_image(): # 选择图片按钮点击发生的事件......root.mainloop() # 进入消息循环3.实现细节 3.1.下载模型 3.1.1.实现功能 下载模型将模型保存到本地 3.1.2.Inception文件简介 Inception_v3模型源码下载 Inception为Google开源的CNN模型至今已经公开四个版本每一个版本都是基于大型图像数据库ImageNet中的数据训练而成。因此我们可以直接利用Google的Inception模型来实现图像分类。本项目主要以Inception_v3模型为基础。分类一张图像可以在几秒内完成。 3.1.3.流程图 Created with Raphaël 2.3.0 不存在inception_model文件夹 创建inception_model文件夹 下载模型压缩包inception-2015-12-05.tgz 解压inception-2015-12-05.tgz 打印Done. 结束 yes no 3.1.4.代码 # get_Inception_model.pyimport tarfile import requestsdef download_inception_model():# inception_v3模型下载inception_pre_mod_url http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz# 模型存放地址inception_pre_mod_dir inception_modelif not os.path.exists(inception_pre_mod_dir):os.makedirs(inception_pre_mod_dir)# 获取文件名以及文件路径filename inception_pre_mod_url.split(/)[-1]filepath os.path.join(inception_pre_mod_dir, filename)# 下载模型if not os.path.exists(filepath):print(Downloading: , filename)r requests.get(inception_pre_mod_url, streamTrue)with open(filepath, wb) as f:for chunk in r.iter_content(chunk_size1024):if chunk: f.write(chunk)print(Done: , filename)# 解压文件tarfile.open(filepath, r:gz).extractall(inception_pre_mod_dir)3.2.标签解码 3.2.1.实现功能 将标签编码和标签内容一一对应解码 3.2.2.文件 官方下载的文件夹下有两个文件 imagenet_synset_to_human_label_map.txt imagenet_2012_challenge_label_map_proto.pbtx target_class对应着一个class_string这里我们要做的任务就是将traget_class与human_string一一对应 3.2.3.代码 # nodelookup.pyimport tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behaviorclass NodeLookup(object):def __init__(self):labels_path inception_model/imagenet_2012_challenge_label_map_proto.pbtxtuids_path inception_model/imagenet_synset_to_human_label_map.txtself.node_lookup self.load(labels_path, uids_path)staticmethoddef _load(labels_path, uids_path):uid_to_human {}for line in tf.gfile.GFile(uids_path).readlines():items line.strip(\n).split(\t)uid_to_human[items[0]] items[1]node_id_to_uid {}for line in tf.gfile.GFile(labels_path).readlines():if line.startswith( target_class:):target_class int(line.split(: )[1])if line.startswith( target_class_string:):target_class_string line.split(: )[1]node_id_to_uid[target_class] target_class_string[1:-2]node_id_to_name {}for key, val in node_id_to_uid.items():name uid_to_human[val]node_id_to_name[key] namereturn node_id_to_namedef id_to_string(self, node_id):if node_id not in self.node_lookup:return return self.node_lookup[node_id]3.3.运行模型 3.3.1.流程图 Created with Raphaël 2.3.0 图像文件 模型预测函数 预测结果字符串 3.3.2.代码 import tensorflow.compat.v1 as tftf.disable_v2_behavior import numpy as np import nodelookupclass TensorflowPredictor():def __init__(self):self.sess tf.Session()with tf.gfile.FastGFile(./inception_model/classify_image_graph_def.pb, rb) as f:graph_def tf.GraphDef() # 定义一个计算图graph_def.ParseFromString(f.read()) #tf.import_graph_def(graph_def, name)self.softmax_tensor self.sess.graph.get_tensor_by_name(softmax:0)def predict_image(self, image_path):# 载入图片image_data tf.gfile.FastGFile(image_path, rb).read()predictions self.sess.run(self.softmax_tensor, {DecodeJpeg/contents:0: image_data}) # 图片格式是jpg格式predictions np.squeeze(predictions) # 把结果转为1维# 打印图片路径及名称res_str res_str 图片路径: image_path \n# 排序top_k predictions.argsort()[-5:][::-1]node_lookup nodelookup.NodeLookup()for node_id in top_k:# 获取分类名称name_str node_lookup.id_to_string(node_id)# 获取该分类的置信度score predictions[node_id] * 100res_str (%.2f % (score) %), name_str \nreturn res_str3.4.GUI 3.4.1.运行图 3.4.2.代码 import os import tkinter from tkinter import * from tkinter import filedialog from PIL import ImageTk from translate import Translatorimport get_Inception_model from tensorflow_predictor import TensorflowPredictorroot tkinter.Tk() # 生成root主窗口 root.title(图像分类) # 设置窗体标题 root.geometry(800x800) # 设置窗体大小if not os.path.exists(./inception_model/classify_image_graph_def.pb): # 如果没下载model则下载modelget_Inception_model.download_inception_model() # 下载modeltranslator Translator(to_langchinese) # 新建Translator对象def translator_prediction_result(pre_res): # 翻译模块res pre_res.split(\n)[0] \nfor line in pre_res.split(\n)[1:-1]:s translator.translate(line.split(,)[1])res line (机翻结果: s )\nreturn res # 返回翻译结果img_label Label(root, width800, height533) # 这是是显示预测图片的全局变量 res_label Label(root) # 这是是显示预测文字的全局变量 pdt TensorflowPredictor() # 新建预测类(自己写的)def selector_image(): # 选择图片按钮点击发生的事件img_path filedialog.askopenfilename(initialdir./images) # 弹窗选择图像文件返回图像地址pre_res pdt.predict_image(image_pathimg_path) # 利用地址调用预测函数返回结果字符串pre_res translator_prediction_result(pre_res) # 机器翻译结果字符串photo ImageTk.PhotoImage(fileimg_path)img_label.config(imagphoto) # 更新图片img_label.pack()res_label.config(textpre_res, justifyLEFT) # 更新文字res_label.pack()root.mainloop() # 进入消息循环returnbtn_sel tkinter.Button(root, text选择图片, commandselector_image) # 选择图片按钮 btn_sel.pack()root.mainloop() # 进入消息循环必需组件果字符串photo ImageTk.PhotoImage(fileimg_path)img_label.config(imagphoto) # 更新图片img_label.pack()res_label.config(textpre_res, justifyLEFT) # 更新文字res_label.pack()root.mainloop() # 进入消息循环returnbtn_sel tkinter.Button(root, text选择图片, commandselector_image) # 选择图片按钮 btn_sel.pack()root.mainloop() # 进入消息循环必需组件总结 Inception 是一种深度学习模型主要用于图像分类任务。它是由 Google 团队于 2014 年开发的并在 ImageNet 图像识别竞赛中取得了很好的成绩。Inception 模型的设计目标是在保持高准确率的同时降低模型的计算复杂度。它采用了一种称为 Inception 模块的特殊结构该模块可以同时应用多个不同大小的卷积核和池化操作并将它们的输出拼接在一起。这样可以捕捉到不同尺度和层次的图像特征。Inception 模型的核心思想是使用多个并行的卷积操作来处理输入图像并通过合并它们的输出来提取更丰富的特征表示。这种设计可以减少网络的参数数量并增加模型的计算效率。Inception 模型的经典版本是 Inception V3它包含多个 Inception 模块每个模块都包含多个并行的卷积和池化操作。Inception V3 在 ImageNet 数据集上取得了很好的性能同时也被广泛应用于其他图像分类任务。 除了 Inception V3还有其他版本的 Inception 模型如 Inception V1、Inception V2 等每个版本在模型结构和性能上都有所不同。 总结起来Inception 是一种用于图像分类任务的深度学习模型通过使用多个并行的卷积操作和池化操作来提取图像特征。它在准确率和计算效率方面取得了良好的平衡并被广泛应用于图像分类领域。