前言

ImageAI是一个python库，旨在使开发人员能够使用简单的几行代码构建具有包含深度学习和计算机视觉功能的应用程序和系统。
ImageAI本着简洁的原则，支持最先进的机器学习算法，用于图像预测，自定义图像预测，物体检测，视频检测，视频对象跟踪和图像预测训练。ImageAI目前支持使用在ImageNet-1000数据集上训练的4种不同机器学习算法进行图像预测和训练。ImageAI还支持使用在COCO数据集上训练的RetinaNet进行对象检测，视频检测和对象跟踪。最终，ImageAI将为计算机视觉提供更广泛和更专业化的支持，包括但不限于特殊环境和特殊领域的图像识别。
简单说就是调用深度学习算法更简便。

一、安装步骤

Github地址

建议在Anaconda环境中运行。先conda一个python3.7.6的新环境。

pip install tensorflow==2.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install keras==2.4.3 numpy==1.19.3 pillow==7.0.0 scipy==1.4.1 h5py==2.10.0 matplotlib==3.3.2 opencv-python keras-resnet==0.2.0  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install imageai --upgrade  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

二、执行算法

1.Image Prediction

代码如下（示例）：

from imageai.Classification import ImageClassification
import osexecution_path = os.getcwd()prediction = ImageClassification()
prediction.setModelTypeAsResNet50()
prediction.setModelPath(os.path.join(execution_path, "E:\VSCode\myimageAI/resnet50_imagenet_tf.2.0.h5"))
prediction.loadModel()predictions, probabilities = prediction.classifyImage(os.path.join(execution_path, "E:\VSCode\myimageAI/1.jpg"), result_count=5 )
for eachPrediction, eachProbability in zip(predictions, probabilities):print(eachPrediction , " : " , eachProbability)

resnet50_imagenet_tf.2.0.h5需要点击github里的链接下载。
输出结果：

2.其他功能

总结

参考Github内容。

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ImageAI：几行代码跑深度学习

文章目录

前言

一、安装步骤

二、执行算法

1.Image Prediction

2.其他功能

总结

ImageAI：几行代码跑深度学习相关推荐

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