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编程问答

基于pytorch的花卉识别小程序

發布時間:2024/3/13 编程问答 48 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 基于pytorch的花卉识别小程序 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

通過遷移學習,以VGG16為基礎,對有5種類型的花卉數據進行訓練,訓練完后,保存模型參數,然后用Pyqt5簡單實現了一個小程序。
代碼:
predict.py(加載模型參數,對輸入的圖片進行預測,給出類別和概率)

import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torchvision.models as models import torch.nn.functional as Fdef imshow(image):img = imageimg = img.numpy() # FloatTensor轉為ndarrayimg = np.transpose(img, (1, 2, 0)) # 把channel那一維放到最后# 顯示圖片plt.imshow(img)plt.show()model = models.vgg16(pretrained=False) model.classifier = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(25088, 4096),torch.nn.ReLU(),torch.nn.Dropout(p=0.5),torch.nn.Linear(4096, 4096),torch.nn.ReLU(),torch.nn.Dropout(p=0.5),torch.nn.Linear(4096, 5)) model.load_state_dict(torch.load("model.pkl"))def predict_pic(model,filepath):from PIL import Imageimg = Image.open(filepath)img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) #想調整的大小img=np.array(img)img = np.transpose(img, (2,0,1)) # 把channel那一維放到最后img = img/255img=torch.from_numpy(img)#imshow(img)img=img.to(torch.float32)model=model.eval()y_pred=model(img.view(1,3,224,224))_,pred=torch.max(y_pred,1)return pred,F.softmax(y_pred,dim=1)

GUI代碼

# -*- coding: utf-8 -*-# Form implementation generated from reading ui file 'test.ui' # # Created by: PyQt5 UI code generator 5.15.2 # # WARNING: Any manual changes made to this file will be lost when pyuic5 is # run again. Do not edit this file unless you know what you are doing.from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgetsclass Ui_Form(object):def setupUi(self, Form):Form.setObjectName("Form")Form.resize(495, 449)self.gridLayout = QtWidgets.QGridLayout(Form)self.gridLayout.setObjectName("gridLayout")self.prob_lineEdit = QtWidgets.QLineEdit(Form)self.prob_lineEdit.setObjectName("prob_lineEdit")self.gridLayout.addWidget(self.prob_lineEdit, 3, 4, 1, 2)self.label_3 = QtWidgets.QLabel(Form)self.label_3.setObjectName("label_3")self.gridLayout.addWidget(self.label_3, 3, 1, 1, 1)self.label_4 = QtWidgets.QLabel(Form)self.label_4.setObjectName("label_4")self.gridLayout.addWidget(self.label_4, 3, 3, 1, 1)self.label = QtWidgets.QLabel(Form)self.label.setObjectName("label")self.gridLayout.addWidget(self.label, 1, 0, 1, 1)self.result_lineEdit = QtWidgets.QLineEdit(Form)self.result_lineEdit.setObjectName("result_lineEdit")self.gridLayout.addWidget(self.result_lineEdit, 3, 2, 1, 1)self.path_lineEdit = QtWidgets.QLineEdit(Form)self.path_lineEdit.setObjectName("path_lineEdit")self.gridLayout.addWidget(self.path_lineEdit, 1, 1, 1, 2)self.pushButton_2 = QtWidgets.QPushButton(Form)self.pushButton_2.setObjectName("pushButton_2")self.gridLayout.addWidget(self.pushButton_2, 3, 0, 1, 1)self.label_2 = QtWidgets.QLabel(Form)self.label_2.setText("")self.label_2.setObjectName("label_2")self.gridLayout.addWidget(self.label_2, 2, 0, 1, 6)self.pushButton = QtWidgets.QPushButton(Form)self.pushButton.setObjectName("pushButton")self.gridLayout.addWidget(self.pushButton, 1, 3, 1, 3)self.retranslateUi(Form)QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(Form)def retranslateUi(self, Form):_translate = QtCore.QCoreApplication.translateForm.setWindowTitle(_translate("Form", "Form"))self.label_3.setText(_translate("Form", "識別結果"))self.label_4.setText(_translate("Form", "概率"))self.label.setText(_translate("Form", "圖片路徑"))self.pushButton_2.setText(_translate("Form", "識別"))self.pushButton.setText(_translate("Form", "..."))

main文件

import test from PyQt5.QtCore import Qt as Qt import sys from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets, Qt from PyQt5.QtWidgets import * from PyQt5.QtCore import * from predict import * import warnings warnings.filterwarnings("ignore")class mainwindow(QtWidgets.QWidget,test.Ui_Form):def __init__(self):super().__init__()self.setupUi(self)flags = Qt.Window | Qt.WindowSystemMenuHint | Qt.WindowMinimizeButtonHint | Qt.WindowMaximizeButtonHint | Qt.WindowCloseButtonHintself.setWindowFlags(flags)self.pushButton.clicked.connect(self.openpic)self.pushButton_2.clicked.connect(self.run)def openpic(self):try:openfile_name = QFileDialog.getOpenFileName(self, '選擇文件', '', '圖片文件(*)')self.path_lineEdit.setText(openfile_name[0])picture = QtGui.QPixmap(openfile_name[0]).scaled(self.label_2.width(), self.label_2.height())self.label_2.setPixmap(picture)except Exception as e:print(e)def run(self):flower_class = ['daisy', 'dandelion', 'roses', 'sunflowers', 'tulips']file_path=self.path_lineEdit.text()result,probs=predict_pic(model,file_path)self.result_lineEdit.setText(flower_class[result.item()])prob=torch.max(probs).item()self.prob_lineEdit.setText(str(round(prob,2)))if __name__=='__main__':app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)w = mainwindow()w.show()sys.exit(app.exec_())

程序展示



最后,可以通過pyinstaller對代碼進行打包,打包完成后,將模型參數文件放入打包后的文件夾即可運行:

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于pytorch的花卉识别小程序的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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