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首页 >脚本专栏 >python >python 花卉识别系统
用python搭建一个花卉识别系统
2021-06-19 15:31:19 作者：python研究者
这学期修了一门机器视觉的选修课，课设要是弄一个花卉识别的神经网络，所以我网上找了开源代码进行了修改，最后成功跑起来，结果只有一个准确率（94%）既然都跑了这个神经网络的代码，那么干脆就把这个神经网络真正的使用起来，把这个神经网络弄成一个可视化界面
一.开源神经网络(AlexNet)
1.获取数据集
使用步骤如下：
* （1）在data_set文件夹下创建新文件夹"flower_data"
* （2）点击链接下载花分类数据集download.tensorflow.org/example\_im…
* （3）解压数据集到flower_data文件夹下
* （4）执行"split_data.py"脚本自动将数据集划分成训练集train和验证集val
split_data.py
import os
from shutil import copy, rmtree
import random
def mk_file(file_path: str):
if os.path.exists(file_path):
# 如果文件夹存在，则先删除原文件夹在重新创建
rmtree(file_path)
os.makedirs(file_path)
def main():
# 保证随机可复现
random.seed(0)
# 将数据集中10%的数据划分到验证集中
split_rate = 0.1
# 指向你解压后的flower_photos文件夹
cwd = os.getcwd()
data_root = os.path.join(cwd, "flower_data")
origin_flower_path = os.path.join(data_root, "flower_photos")
assert os.path.exists(origin_flower_path)
flower_class = [cla for cla in os.listdir(origin_flower_path)
if os.path.isdir(os.path.join(origin_flower_path, cla))]
# 建立保存训练集的文件夹
train_root = os.path.join(data_root, "train")
mk_file(train_root)
for cla in flower_class:
# 建立每个类别对应的文件夹
mk_file(os.path.join(train_root, cla))
# 建立保存验证集的文件夹
val_root = os.path.join(data_root, "val")
mk_file(val_root)
for cla in flower_class:
# 建立每个类别对应的文件夹
mk_file(os.path.join(val_root, cla))
for cla in flower_class:
cla_path = os.path.join(origin_flower_path, cla)
images = os.listdir(cla_path)
num = len(images)
# 随机采样验证集的索引
eval_index = random.sample(images, k=int(num*split_rate))
for index, image in enumerate(images):
if image in eval_index:
# 将分配至验证集中的文件复制到相应目录
image_path = os.path.join(cla_path, image)
new_path = os.path.join(val_root, cla)
copy(image_path, new_path)
else:
# 将分配至训练集中的文件复制到相应目录
image_path = os.path.join(cla_path, image)
new_path = os.path.join(train_root, cla)
copy(image_path, new_path)
print("\r[{}] processing [{}/{}]".format(cla, index+1, num), end="") # processing bar
print()
print("processing done!")
if __name__ == '__main__':
main()
class flower:def __init__ (self, name, shape):
self.name = name
self.shape = shape
def showname (self):
print(self.name)
def showshape(self):
print(self.shape)
if __name__ == '__main__':
f1=flower("baihe","tri")
f1.showname()
f2=flower("rose","rect")
f2.showname()
学完本教程后，你也能做出这样的烟花秀。
如上图示，我们这里通过让画面上一个粒子分裂为X数量的粒子来模拟爆炸效果。粒子会发生＂膨胀”，意思是它们会以恒速移动且相互之间的角度相等。这样就能让我们以一个向外膨胀的圆圈形式模拟出烟花绽放的画面。
经过一定时间后，粒子会进入＂自由落体”阶段，也就是由于重力因素它们开始坠落到地面，仿若绽放后熄灭的烟花。
基本知识：用Python和Tkinter设计烟花。
这里不再一股脑把数学知识全丢出来，我们边写代码边说理论。首先，确保你安装和导入了Tkinter，它是Python的标准GUI库，广泛应用于各种各样的项目和程序开发，在Python中使用Tkinter可以快速的创建GUI应用程序。
import tkinter as tk
from PIL import Image, ImageTk
from time import time, sleep
from random import choice, uniform, randint
from math import sin, cos, radians
除了Tkinter之外，为了能让界面有漂亮的背景，我们也导入PIL用于图像处理，以及导入其它一些包，比如time，random和math。它们能让我们更容易的控制烟花粒子的运动轨迹。
Tkinter应用的基本设置如下：
root = tk.Tk()
为了能初始化Tkinter，我们必须创建一个Tk()根部件（root widget），它是一个窗口，带有标题栏和由窗口管理器提供的其它装饰物。该根部件必须在我们创建其它小部件之前就创建完毕，而且只能有一个根部件。
w = tk.Label(root, text="Hello Tkinter!")
这一行代码包含了Label部件。该Label调用中的第一个参数就是父窗口的名字，即我们这里用的＂根”。关键字参数＂text”指明显示的文字内容。你也可以调用其它小部件：Button，Canvas等等。
w.pack()
root.mainloop()
接下来的这两行代码很重要。这里的打包方法是告诉Tkinter调整窗口大小以适应所用的小部件。窗口直到我们进入Tkinter事件循环，被root.mainloop()调用时才会出现。在我们关闭窗口前，脚本会一直在停留在事件循环。
将烟花绽放转译成代码
现在我们设计一个对象，表示烟花事件中的每个粒子。每个粒子都会有一些重要的属性，支配了它的外观和移动状况：大小，颜色，位置，速度等等。
