【源码】基于Keras的简单图像分类网络

项目简介

这是一个基于Keras的简单图像分类网络项目，能够识别图像中的物体是瓶子还是笔。项目包含两个Python脚本文件，cnn_Network.py用于定义卷积神经网络模型，train.py负责训练模型和使用模型进行预测。

项目的主要特性和功能

1. 卷积神经网络（CNN）模型：借助Keras库搭建简单的CNN模型，可从输入图像中提取特征并进行分类。
2. 图像预处理：对输入图像进行大小调整、灰度化、归一化等预处理操作，使图像符合模型输入要求。
3. CSV文件读取：运用Pandas库从CSV文件中读取图像路径和对应的标签，方便进行训练和测试。
4. 模型训练和测试：通过train.py脚本开展模型训练，并用一张测试图像验证模型的预测能力。

安装使用步骤

安装依赖库

确保系统已安装Python，使用以下命令安装项目所需的依赖库： bash pip install numpy pandas keras PIL

文件放置

将以下文件置于同一目录下： - cnn_Network.py - train.py - test.csv（包含训练集和测试集的路径及标签） - 训练集和测试集的图像文件夹（路径需与CSV文件中指定的路径一致）

使用步骤

1. 打开命令行或终端，进入项目所在的目录。
2. 运行train.py脚本进行模型训练，训练完成后，模型会被保存在当前目录下指定的路径中。
3. 提供一张待识别的图像（可以是手机拍摄的图片），将其放在指定的路径下。
4. 再次运行train.py脚本，模型会对提供的图像进行预测，并输出预测结果（类别为瓶子或笔）。

注意，要确保CSV文件的格式和路径与代码中使用的相匹配，并且预先定义和训练好CNN模型。为获得更好的识别效果，可调整模型的结构、参数和训练轮数等，以优化模型性能。

下载地址

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