? ? 網(wǎng)上一篇五行代碼實現(xiàn)圖像識別的博文（先頂一下，但是坑很多）：https://blog.csdn.net/yidunmarket/article/details/84946784

? ? 新手參照上一篇博文用imageai來實現(xiàn)圖像識別的話一次性的成功率非常低，需要踩的坑非常多，本篇文章主要教大家如何搭建imageai的訓(xùn)練環(huán)境，基本可以一次性通過，至于五行代碼實現(xiàn)圖像識別就是噱頭，當(dāng)然文章最后還是用了文章的五行代碼^_^！

工具介紹：

一、python3.7.6

? ? 1.下載地址：https://www.python.org/downloads/

? ? 2.下拉到最下面看到Files，圖下圖點擊下載即可

3.安裝python3.7.6，設(shè)置環(huán)境變量，如下圖紅色框內(nèi)設(shè)置python的環(huán)境變量

二、安裝imageai工具依賴包可參見官網(wǎng)，如下圖

? ? 鏈接：https://imageai-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest/ImageAI.html#

? ??

? ? 1.用pip工具安裝依賴之前，國內(nèi)的用戶最好使用國內(nèi)鏡像

? ? 參考鏈接如下：https://blog.csdn.net/cumtwys/article/details/104204102

? ? 2.安裝tensorflow，這個地方有個坑，官網(wǎng)也沒有地方講用tensorflow什么版本的，只是說1.4以后，結(jié)果裝了2.0版本以后發(fā)現(xiàn)用不了，最后在github上看到了目前imageai還不支持tensorflow2,這里通過pip指定tensorflow版本是1.15.2

pip install tensorflow==1.15.2 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

? ? 如果你的測試電腦的顯卡比較好，我的是GTX1070TI，則可以下載tensorflow-gpu版本，這樣訓(xùn)練的速度至少提高好幾倍（貌似都不止），后面需要將安裝顯卡驅(qū)動，需要下載cuda toolkit還有cunnsdk等，在下面有講到。

pip install tensorflow-gpu==1.15.2 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

? ? 3.安裝numpy

pip install numpy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

? ? 4.安裝Scipy

pip install scipy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

? ? 5.安裝opencv-python

pip install opencv-python -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

? ? 6.安裝pillow（python下的圖形庫，用途很廣泛）

pip install pillow -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

? ? 7.安裝matplotlib

pip install matplotlib -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

? ? 8.安裝h5py

pip install h5py -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

? ? 9.安裝keras

pip install keras -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

? ? 10.最后安裝imageai

? ? github地址：https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI

? ? 點擊release，如下圖

? ?使用pip3安裝imageai，命令如下：

pip3 install https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/2.1.0/imageai-2.1.0-py3-none-any.whl -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

三、安裝tensorflow的依賴

? ? 1.如果參照文章開頭的博文你會發(fā)現(xiàn)很多坑，根本無法正常運行五行代碼，缺少很多dll庫等，這里給個鏈接，可以參考文章進(jìn)行安裝：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/36111

? ? 2.tensorflow官網(wǎng)的gpu相關(guān)說明鏈接：https://www.tensorflow.org/install/gpu

? ? 3.如果前兩步不想看英文可以直接參照下圖下載相關(guān)軟件即可，紅框內(nèi)TensorRT可選的我沒有安裝：

? ? 4.更新驅(qū)動、安裝cuda toolkit之后需要重啟電腦（這個地方也是個坑，否則訓(xùn)練過程中老是死掉），切記！！！

? ? 5.傳送門，已經(jīng)下載好的cuda toolkit好幾個版本：

? ? ? 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1kDL7Xz2XS3Hy5xJHZ5dpkg?
? ? ? 提取碼：hs93

四、下載訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

? ? 1.點擊github鏈接內(nèi)的release進(jìn)行下載

? ? 鏈接：https://github.com/OlafenwaMoses/IdenProf

? ? 2.下載完解壓后文件目錄如下圖：

五、上五行代碼

? ? 1.在解壓后的訓(xùn)練集目錄內(nèi)新建一個py文件，代碼如下：

from imageai.Prediction.Custom import ModelTraining model_trainer = ModelTraining() model_trainer.setModelTypeAsResNet() model_trainer.setDataDirectory("idenprof") model_trainer.trainModel(num_objects=10, num_experiments=200, enhance_data=True, batch_size=32, show_network_summary=True)

? ? 2.在終端運行py文件，如下圖：

正在訓(xùn)練了。。。

六、訓(xùn)練完成后，使用訓(xùn)練結(jié)果來進(jìn)行測試

? ? 1.訓(xùn)練完成在models目錄下：（model_ex-XXX_acc-YYY，XXX是訓(xùn)練批次，YYY是本批次的測試準(zhǔn)確率）

? ? 2.從百度隨便下載圖片來進(jìn)行測試，我下載了“醫(yī)生”，如下圖中紅色框框框住的卡通醫(yī)生，來試試準(zhǔn)確率

? ? 3.上代碼進(jìn)行測試（準(zhǔn)備一個空的python文件，將從百度下載的測試圖片放到該文件的同級目錄下，也可以隨便放但是python需要能找到該文件），用編輯器把如下代碼寫入python文件內(nèi)，注意里面涉及到的目錄都是使用相對路徑

? ? 第六行代碼：使用models目錄內(nèi)準(zhǔn)確率最高的h5文件

? ? 第七行代碼：json文件為訓(xùn)練的職業(yè)類型，這個在第五大步中會自動創(chuàng)建

? ? 第九行代碼：加載下載的圖片，我下載的圖片命名為“dt.jpg”

from imageai.Prediction.Custom import CustomImagePrediction import osexecution_path = os.getcwd()prediction = CustomImagePrediction() prediction.setModelTypeAsResNet() prediction.setModelPath("./idenprof/models/model_ex-148_acc-0.858871.h5") prediction.setJsonPath("./idenprof/json/model_class.json") prediction.loadModel(num_objects=10)predictions, probabilities = prediction.predictImage("./dt.jpg", result_count=3)for eachPrediction, eachProbability in zip(predictions, probabilities):print(eachPrediction , " : " , eachProbability)

? ? 4.在終端運行python文件

python confirm.py

? ? 驗證的結(jié)果如下：doctor為100%，準(zhǔn)確率還是蠻高的O(∩_∩)O哈哈~！！！

七、如有疑問請指正！！！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的五行代码实现图像识别（深入版）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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