#coding:utf-8
#?實現(xiàn)圖像識別
import?numpy?as?np
import?tensorflow?as?tf
import?matplotlib.pyplot?as?plt
import?vgg16
import?utils
from?Nclasses?import?labels

img_path?=?input（‘Input?the?path?and?image?name:‘）
img_ready?=?utils.load_image（img_path）?#（1?224?224?3）

fig=plt.figure（u“Top-5?預(yù)測結(jié)果“）?

with?tf.Session（）?as?sess:
????images?=?tf.placeholder（tf.float32?[1?224?224?3]）
????#通過vgg16的初始化函數(shù)?實例化vgg，讀出了保存在npy文件中的模型參數(shù)
????vgg?=?vgg16.Vgg16（）?
????vgg.forward（images）?#復(fù)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
????#?得出1000個分類的概率分布
????probability?=?sess.run（vgg.prob?feed_dict={images:img_ready}）
????#概率最高的5個?概率索引值存入top5
????top5?=?np.argsort（probability[0]）[-1:-6:-1]
????print（“top5:“top5）
????values?=?[]
????bar_label?=?[]??#標(biāo)簽字典對應(yīng)的值?5個物種的名稱
????for?n?i?in?enumerate（top5）:?
????????print（“n:“n）
????????print（“i:“i）
????????values.append（probability[0][i]）?
????????bar_label.append（labels[i]）?
????????print（i?“:“?labels[i]?“----“?utils.percent（probability[0][i]）?）
????????
????ax?=?fig.add_subplot（111）?
????ax.bar（range（len（values））?values?tick_label=bar_label?width=0.5?fc=‘g‘）
????ax.set_ylabel（u‘probabilityit‘）?
????ax.set_title（u‘Top-5‘）?
????for?ab?in?zip（range（len（values））?values）:
????????ax.text（a?b+0.0005?utils.percent（b）?ha=‘center‘?va?=?‘bottom‘?fontsize=7）???
????plt.show（）?


????

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

?????文件???????1462??2020-06-07?13:42??app.py

?????文件??????31525??2018-04-29?11:39??Nclasses.py

?????文件???????1134??2020-06-07?13:44??utils.py

?????文件???????3648??2020-06-07?13:47??vgg16.py

?????文件?????109047??2018-04-29?11:39??pic\0.jpg

?????文件???????9483??2018-04-29?11:39??pic\1.jpg

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?????目錄??????????0??2018-04-29?11:39??pic

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