ImageAI：图像预测

ImageAI 提供4种不同的算法及模型来执行图像预测，通过以下简单几个步骤即可对任何图片执行图像预测。提供用于图像预测的4种算法包括 SqueezeNet，ResNet，InceptionV3 和 DenseNet。这些算法中的每一个都有单独的模型文件，您必须根据所选算法使用相对应的模型文件，请单击以下链接下载所选算法的模型文件：

• SqueezeNet（文件大小：4.82 MB，预测时间最短，精准度适中）
• ResNet50 by Microsoft Research （文件大小：98 MB，预测时间较快，精准度高）
• InceptionV3 by Google Brain team （文件大小：91.6 MB，预测时间慢，精度更高）
• DenseNet121 by Facebook AI Research （文件大小：31.6 MB，预测时间较慢，精度最高）

待检测的图片 1.jpg

创建一个文件夹，把1.jpg放到文件夹中，创建一个FirstPrediction.py，代码如下：

from imageai.Prediction import ImagePrediction
import os
execution_path = os.getcwd()

prediction = ImagePrediction()
prediction.setModelTypeAsResNet()
prediction.setModelPath(os.path.join(execution_path, "resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5"))
prediction.loadModel()

predictions, probabilities = prediction.predictImage(os.path.join(execution_path, "1.jpg"), result_count=5 )
for eachPrediction, eachProbability in zip(predictions, probabilities):
    print(eachPrediction + " : " + eachProbability)

运行代码
python FirstPrediction.py
示例结果