快速上手图像识别：用TensorFlow API实现图像分类实例

【导读】1月17日，Arduino社区的编辑SAGAR SHARMA发布一篇基于TensorFlow API的图像识别实例教程。作者通过TensorFlow API快捷地实现一个命令行图像分类例子，详细介绍了如何按步骤下载模型、加载图像、执行图像识别命令。你不需要GPU，只要有一台笔记本就可以按照作者的步骤进行操作，并最终完成图像识别任务。教程非常方便快捷，读完本文之后相信你能秒秒钟实现一个图像分类任务。专知内容组编辑整理。

Tensorflow Image Recognition Python API Tutorial

On CPU with Inception-v3 (In seconds)

在CPU上使用使用Inception-v3网络（以秒为单位）

这里给出在没有使用任何GPU的情况下，在笔记本电脑或计算机上进行图像识别的最快速和最简单的方法，因为它只用API和您的CPU就足够了。

我对这个API小有了解，因为它来自tensorflow的早期版本。这是一个在1000类上训练的cnn模型。更多详细信息，请参阅tensorflow页面。

http://image-net.org/challenges/LSVRC/2014/browse-synsets

https://www.tensorflow.org/tutorials/image_recognition

在我开始向大家展示如何用这个API实现图像分类之前，我们先来看一个例子：输入是太空火箭/飞船的图像。

在命令行输出“航天飞机（得分= 89.639％）”。

只要你有Linux或Mac就不要担心。 我确信这可以在任何CPU上运行。

这个过程分为四步：

1、从TensorFlow库下载模型

进入tensorflow知识库链接并将其下载到您的计算机中，将其解压缩到根目录中，因为我使用的是Windows，所以将其解压缩到“C：”驱动器中。

命名文件夹为“models”。

https://github.com/tensorflow/models

2、命令行

以管理员身份打开命令行。

现在我们需要运行“models> tutorials> imagenet> classify_image.py”中的classify_image.py文件，输入以下命令并按下Enter键。

这会下载一个200MB的模型，这将有助于识别您的自定义图像。

如果一切顺利，命令提示符如下：

giant panda,panda,panda bear,coon bear,Ailuropoda melanoleuca (score=0.88493)

indri,indris,Indri indri,Indri brevicaudatus (score=0.00878)

lesser panda,red panda,panda,bear cat,cat bear,Ailurus fulgens (score=0.00317)

custard apple (score=0.00149)

earthstar (score=0.00127)

现在为了确保我们能正确使用它，我们将这样做两次。 将图像保存在“models>tutorials>imagenet>”目录之后，然后将图像保存在其他不同的目录或驱动器中。

3、下载目录中的图像

使用来自互联网或任何其他地方的任何图像，并将其粘贴到“models>tutorials>imagenet>images.png”目录下，这里还有classify_image.py，然后我们将其粘贴到“D：\ images.png” 或任何你想要的目录下，但要记住在命令提示符下输入正确的地址。我使用的图像如下。

4、使用命令提示符执行识别任务

要执行此操作，只需改变参数“-image_file”。

a）在进入imagenet目录之后，对于与classify_image.py文件类型相同的目录中的图像，只需要下面的命令：

python classify_image.py --image_file images.png

b）通过传入不同的路径，来识别不同的图像。

python classify_image.py --image_file D:/images.png

结果

现在，对于这两个图像的结果明显是相同的，下面给出识别结果。

如上，准确率得分非常准确，即手机的识别率为98.028％。

注意：你可以随意使用任何你想要的图像或保存在任何目录中，但一定要输入正确的路径。

我尽量保持文章准确和容易理解。

您可以提任何意见，如果你有任何问题，请写在评论。

希望本文能帮助你

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