用十行代码换你的图像识别，问你换不换啊？
你是否曾经觉得AI和图像识别是只有科学家才能玩转的高深技术？别急，今天我要告诉你一个秘密：用python，只需10行代码，你就能实现图像识别！
无论是识别猫狗，还是分辨水果，python都能帮你轻松搞定！
01
标安装工具 —— 准备好你的“AI工具箱”
在开始之前，我们需要安装python的AI神器：TensorFlow和Keras。
只需一行命令，就能搞定！
pip install tensorflow由于我们需要进行图片识别，额外还需要安装Pillow来加载图片，当然安装也很简单：
pip install Pillow
02
加载预训练模型 —— 站在巨人的肩膀上
为什么要从头训练模型？我们可以直接使用预训练的模型，比如Keras自带的MobileNet。
它已经在数百万张图片上训练过，可以直接用来识别图像。这样做可以省去我们很多时间和精力，直接完成我们的需求（还可以节省一大笔训练开销，正好点杯咖啡）。
from tensorflow.keras.applications import MobileNetmodel = MobileNet(weights='imagenet')这一步操作将会进行模型下载，国内网络可能会比较慢，如果有条件的同学可以进行梯子下载。
03
加载图片 —— 找到你的“识别对象”
终于可以进行测试了，我们需要一张图片来测试模型。
你可以用任何你喜欢的图片，比如你家猫的照片，或者一张水果图片。
from tensorflow.keras.preprocessing import imageimg_path = 'cat.jpg'# 替换为你的图片路径img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))很快你就能通过模型来判断图片的类型，为你的应用带来质的飞跃。
04
预处理图片 —— 让图片“适合”模型
模型对输入图片的格式有要求，我们需要将图片转换为模型能理解的格式。
import numpy as npimg_array = image.img_to_array(img)img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)img_array = tf.keras.applications.mobilenet.preprocess_input(img_array)通过将图片进行特定处理，才能使模型读懂图片，以后如果想要制作自己的AI模型，预处理这一步是无法省略的重要一步，好的预处理将会大大缩短拟合的速度。
当然在这个例子中你不需要自己去预处理，tf.keras.applications.mobilenet.preprocess_input方法中已经调用了复杂的预处理。
05
预测图片 —— 让AI“识别”内容
现在，我们可以用模型来预测图片的内容了。
模型会返回一个包含1000个类别的概率分布，我们只需要找到概率最高的类别。
predictions = model.predict(img_array)decoded_predictions = tf.keras.applications.mobilenet.decode_predictions(predictions, top=1)print(f"识别结果：{decoded_predictions}，置信度：{decoded_predictions*100:.2f}%")在这里将输出模型的预测结果，不过请注意的是，输出结果是英文的。
结尾
完整代码：
# -*- coding: utf-8 -*-from tensorflow.keras.applications import MobileNetfrom tensorflow.keras.preprocessing import imageimport numpy as npimport tensorflow as tfif __name__ == '__main__': model = MobileNet(weights='imagenet')# 加载模型 img = image.load_img('cat.jpg', target_size=(224, 224))# 加载图片 img_array = image.img_to_array(img)# 转换为数组 img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)# 增加批次维度 img_array = tf.keras.applications.mobilenet.preprocess_input(img_array)# 预处理图片 predictions = model.predict(img_array)# 预测图片 decoded_predictions = tf.keras.applications.mobilenet.decode_predictions(predictions, top=1)# 解码预测结果 print(f"识别结果：{decoded_predictions}，置信度：{decoded_predictions * 100:.2f}%")# 输出结果恭喜你！你已经用10行代码实现了图像识别！
是不是觉得AI也没那么难？
快去试试，看看你的AI能识别出什么有趣的内容！ 好棒的分享楼主多写点吧，写完记得通知我，哈哈 传说中的沙发？？？哇卡卡 顶顶更健康
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