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手把手教你：人脸识别考勤系统

手把手教你：基于粒子群优化算法（PSO）优化卷积神经网络（CNN）的文本分类

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项目简介
一、项目架构
二、图像数据
三、环境介绍
- 1.环境要求
- 2.环境安装实例
四、重要代码介绍
- 1.图像数据读取和预处理
- 2.图像数据增强
- 3.模型加载并训练
- - 3.1 模型加载
  - 3.2 模型训练
  - 3.3 训练各项指标
- 4.结果预测
- - 4.1 测试集模型评价
  - 4.2 单张图片测试
五、完整代码地址

项目简介

本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于深度残差网络（ResNet）的图像识别垃圾分类系统。

博主也参考过网上其他博主介绍：ResNet或图像分类的文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解，只需要搭建出一个分类或预测系统即可。

本文只会告诉你如何快速搭建一个基于ResNet的图像分类系统并运行，原理的东西可以参考其他博主。

也正是因为我发现网上大多的帖子只是针对原理进行介绍，功能实现的相对很少。

如果您有以上想法，那就找对地方了！

不多废话，直接进入正题！

一、项目架构

整个项目的程序流程图如下，分别为：
1.图像数据预处理
2.模型训练
3.模型测试
三个模块

二、图像数据

本文用到的垃圾图片数据主要为以下四类：

1.厨余垃圾
2.可回收垃圾
3.其他垃圾
4.有害垃圾
如下：

其中每个类别又涉及多个子类别如，有害垃圾文件夹中，中又涉及以下多个类别：

每类图片数量及图片总数情况如下，共计6038张图像数据：

三、环境介绍

1.环境要求

本项目开发IDE使用的是：Anaconda中的jupyter notebook，大家可以直接csdn搜索安装指南非常多，这里就不再赘述。

因为本项目基于TensorFlow因此需要以下环境：

tensorflow==2.0
pandas
scikit-learn
numpy
OpenCV2
matplotlib

如下：

2.环境安装实例

环境都可以通过pip进行安装。如果只是想要功能跑起来，这边建议tensorflow安装cpu版的。

如果没使用过pycharm通过pip安装包的同学可以参考如下：

点开“终端”，然后通过pip进行安装tensorflow，其他环境包也可以通过上面的方法安装。

四、重要代码介绍

1.图像数据读取和预处理

## 读取图像，解决imread不能读取中文路径的问题
def cv_imread(filePath):# 核心就是下面这句，一般直接用这句就行，直接把图片转为mat数据cv_img=cv2.imdecode(np.fromfile(filePath,dtype=np.uint8),-1)# imdecode读取的是rgb，如果后续需要opencv处理的话，需要转换成bgr，转换后图片颜色会变化# cv_img=cv2.cvtColor(cv_img,cv2.COLOR_RGB2BGR)return cv_img# 定义图像获取函数
def read_img(img_url_list,num):# 设置随机数种子random.seed(999)imgs = []err_img = []if num>len(img_url_list):print("抱歉，出错了，您设置的采样数量大于了图片张数，请调小img_num！")else:# 对图片数量进行采样img_url_list = img_url_list[:num]for img_url in tqdm(img_url_list):# 获取图像img = cv_imread(img_url)if img is None:err_img.append(img_url) else:# skimage.transform.resize(image, output_shape)改变图片的尺寸img = cv2.resize(img, (w,h))if np.asarray(img).shape == (w,h,3):imgs.append(img)else:err_img.append(img_url)return imgs

2.图像数据增强

因为我们用于训练的图像数量不算多，可以进行以下几种方式进行数据增强：

随机裁剪
旋转
翻转

# 图像增强将图像进行随机翻转，裁剪
def img_create_cut(imgs,label,cut_min,cut_max,cut_true):imgs_out = []label_out = []w = imgs[0].shape[0]h = imgs[0].shape[1]for i in tqdm(range(len(imgs))):# 添加原图imgs_out.append(imgs[i])label_out.append(label[i])if cut_true:# 原图随机裁剪，执行1次for f in range(1):# 生成裁剪随机数rd_num = np.random.uniform(cut_min, cut_max)# 生成随机裁剪长宽rd_w = int(w * rd_num)rd_h = int(h * rd_num)# 进行裁剪crop_img = tf.image.random_crop(imgs[i],[rd_w,rd_h,c]).numpy()# 重新调整大小re_img = cv2.resize(crop_img, (w, h))# 添加裁剪图像imgs_out.append(re_img)# 添加类标label_out.append(label[i])# 随机翻转for e in range(0,2):# 1:水平翻转,0:垂直翻转,-1:水平垂直翻转f_img = cv2.flip(imgs[i], e)# 添加翻转图像imgs_out.append(f_img)# 添加类标label_out.append(label[i])imgs_out,label_out = np.asarray(imgs_out, np.float32), np.asarray(label_out, np.int32)# 打乱顺序# 读取data矩阵的第一维数（图片的个数）num_example = imgs_out.shape[0]arr = np.arange(num_example)np.random.seed(99)np.random.shuffle(arr)imgs_out= imgs_out[arr]label_out= label_out[arr]return imgs_out,label_out

3.模型加载并训练

3.1 模型加载

3.2 模型训练

3.3 训练各项指标

可以看到，训练准确率模型很快就达到了一个比较高的水平，测试集准确率在80分以上。

4.结果预测

读取训练好的模型：

w = test_data.shape[1]
h = test_data.shape[2]
c = test_data.shape[3]
# 获取label数量
label_counts = len(classes)
# 加载模型结构
Resnetmodel = ResNetModel(input_shape=(w,h,c),classes=label_counts)
ResNet_model = Resnetmodel.ResNet50()
# 设置学习率
learning_rate=0.001
optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate)
ResNet_model.compile(optimizer=optimizer,loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])
ResNet_model.summary()

4.1 测试集模型评价

使用sklearn输出各类别评价指标：
其中类标：

0为：厨余垃圾
1为：可回收垃圾
2为：其他垃圾
3为：有害垃圾

4.2 单张图片测试

五、完整代码地址

由于项目代码量和数据集较大，感兴趣的同学可以下载完整代码，使用过程中如遇到任何问题可以在评论区评论或者私信我，我都会一一解答。

完整代码下载：
手把手教你：图像识别的垃圾分类系统

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