#?測試模型
import?cv2
import?numpy?as?np
import?tensorflow?as?tf
import?inference
import?Train_Chinese_Data

#?這里輸入的image為歸一化到0-1的圖像
def?evaluate（image）:
	with?tf.Graph（）.as_default（）?as?g:
		#?定義輸入輸出格式
		x=tf.placeholder（tf.float32[140321]name=‘x-input‘）
		image=np.reshape（image[140321]）
		y=inference.inference（xNoneNoneflag=0train=Falsereuse=False）
		Index=tf.argmax（y1）

		saver=tf.train.Saver（）
		with?tf.Session（）?as?sess:
			#?加載模型
			saver.restore（sess‘./model_CHINESE.ckpt‘）
			indexpred=sess.run（[Indexy]feed_dict={x:image}）
			index=index[0]
			Percent=pred[0][index]
			pred=Train_Chinese_Data.chinese_words[index]
			#?print（‘Prediction:‘pred‘Percent=%g%%‘%（Percent*100.0））
	return?predPercent
#?path=‘E:/User-Duanduan/python/opencv/01/Car_License_Plate/dataset/test_set/39.bmp‘
#?def?main（argv=None）:
#?	image=cv2.imread（pathcv2.IMREAD_GRAYSCALE）
#?	image=np.array（imagedtype=np.float）
#?	cv2.normalize（imageimage01cv2.NORM_MINMAX）
#?	evaluate（image）
#?	cv2.imshow（‘image‘image）
#?	cv2.waitKey（0）
#?	cv2.destroyAllWindows（）
#
#?if?__name__==‘__main__‘:
#?	tf.app.run（）

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件?????????56??2018-10-26?16:25??Car_License_Plate\.cache\v\cache\lastfailed

?????文件??????41374??2018-10-26?18:14??Car_License_Plate\1.jpg

?????文件??????36240??2018-10-26?18:18??Car_License_Plate\12.jpg

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?????文件?????132773??2018-12-03?14:40??Car_License_Plate\6.jpg

?????文件?????104587??2018-12-03?14:22??Car_License_Plate\9.jpg

?????文件??????35084??2018-12-03?14:20??Car_License_Plate\car1.jpg

?????文件?????????97??2018-12-04?17:58??Car_License_Plate\checkpoint

?????文件???????1209??2018-12-04?17:59??Car_License_Plate\Chinese_eval.py

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?????文件???????2358??2017-11-08?01:37??Car_License_Plate\dataset\test_set\26.jpg

............此處省略6190個文件信息