深圳网站定制 开发,海南建设培训与执业中心网站,投注类网站怎么做自动软件,wordpress界面英文以下三种类型工业零件为例#xff0c;使用卷积神经网络#xff08;CNN#xff09;来识别和计数不同类型的工业零件。以下是Python实现步骤#xff1a; 数据准备#xff1a;收集并标注包含不同形状#xff08;如方形、圆形、扇形#xff09;的工业零件图像数据集。 模型…以下三种类型工业零件为例使用卷积神经网络CNN来识别和计数不同类型的工业零件。以下是Python实现步骤 数据准备收集并标注包含不同形状如方形、圆形、扇形的工业零件图像数据集。 模型选择选择一个预训练的深度学习模型如ResNet、VGG或MobileNet作为基础模型并进行微调。 模型训练使用标注好的数据集训练模型使其能够识别不同形状的零件。 零件计数在测试图像上应用训练好的模型识别并计数不同类型的零件。
代码示例如下使用Keras和TensorFlow来实现这个系统
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import numpy as np# 1. 数据准备
train_datagen ImageDataGenerator(rescale1./255, validation_split0.2)train_generator train_datagen.flow_from_directory(path_to_dataset,target_size(150, 150),batch_size32,class_modecategorical,subsettraining
)validation_generator train_datagen.flow_from_directory(path_to_dataset,target_size(150, 150),batch_size32,class_modecategorical,subsetvalidation
)# 2. 模型选择
model models.Sequential([layers.Conv2D(32, (3, 3), activationrelu, input_shape(150, 150, 3)),layers.MaxPooling2D((2, 2)),layers.Conv2D(64, (3, 3), activationrelu),layers.MaxPooling2D((2, 2)),layers.Conv2D(128, (3, 3), activationrelu),layers.MaxPooling2D((2, 2)),layers.Conv2D(128, (3, 3), activationrelu),layers.MaxPooling2D((2, 2)),layers.Flatten(),layers.Dense(512, activationrelu),layers.Dense(3, activationsoftmax) # 3 classes: square, circle, sector
])# 3. 模型训练
model.compile(optimizeradam,losscategorical_crossentropy,metrics[accuracy])history model.fit(train_generator,steps_per_epochtrain_generator.samples // train_generator.batch_size,validation_datavalidation_generator,validation_stepsvalidation_generator.samples // validation_generator.batch_size,epochs10
)# 4. 零件计数
from tensorflow.keras.preprocessing import imagedef count_parts(image_path):img image.load_img(image_path, target_size(150, 150))img_array image.img_to_array(img)img_array np.expand_dims(img_array, axis0)img_array / 255.0predictions model.predict(img_array)predicted_class np.argmax(predictions, axis1)class_labels {0: square, 1: circle, 2: sector}return class_labels[predicted_class[0]]# 示例计数图像中的零件
image_path path_to_test_image
print(fThe part in the image is a: {count_parts(image_path)})
