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與Django結(jié)合利用模型對(duì)上傳圖片預(yù)測(cè)的實(shí)例詳解

更新時(shí)間：2019年08月07日 14:42:08 作者：小關(guān)學(xué)長(zhǎng)

今天小編就為大家分享一篇與Django結(jié)合利用模型對(duì)上傳圖片預(yù)測(cè)詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

1 預(yù)處理

（1）對(duì)上傳的圖片進(jìn)行預(yù)處理成100*100大小

def prepicture(picname):
  img = Image.open('./media/pic/' + picname)
  new_img = img.resize((100, 100), Image.BILINEAR)
  new_img.save(os.path.join('./media/pic/', os.path.basename(picname)))

（2）將圖片轉(zhuǎn)化成數(shù)組

def read_image2(filename):
  img = Image.open('./media/pic/'+filename).convert('RGB')
  return np.array(img)

2 利用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)

def testcat(picname):
  # 預(yù)處理圖片 變成100 x 100
  prepicture(picname)
  x_test = []

  x_test.append(read_image2(picname))

  x_test = np.array(x_test)

  x_test = x_test.astype('float32')
  x_test /= 255

  keras.backend.clear_session() #清理session反復(fù)識(shí)別注意
  model = Sequential()
  model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(100, 100, 3)))
  model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
  model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
  model.add(Dropout(0.25))

  model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
  model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
  model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
  model.add(Dropout(0.25))

  model.add(Flatten())
  model.add(Dense(256, activation='relu'))
  model.add(Dropout(0.5))
  model.add(Dense(4, activation='softmax'))

  sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
  model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])


  model.load_weights('./cat/cat_weights.h5')
  classes = model.predict_classes(x_test)[0]
  # target = ['布偶貓', '孟買(mǎi)貓', '暹羅貓', '英國(guó)短毛貓']
  # print(target[classes])
  return classes

3 與Django結(jié)合

在views中調(diào)用模型進(jìn)行圖片分類(lèi)

def catinfo(request):
  if request.method == "POST":
    f1 = request.FILES['pic1']
    # 用于識(shí)別
    fname = '%s/pic/%s' % (settings.MEDIA_ROOT, f1.name)
    with open(fname, 'wb') as pic:
      for c in f1.chunks():
        pic.write(c)
    # 用于顯示
    fname1 = './static/img/%s' % f1.name
    with open(fname1, 'wb') as pic:
      for c in f1.chunks():
        pic.write(c)

    num = testcat(f1.name)
    # 有的數(shù)據(jù)庫(kù)id從1開(kāi)始這樣就會(huì)報(bào)錯(cuò)
    # 因此原本數(shù)據(jù)庫(kù)中的id=0被系統(tǒng)改為id=4
    # 遇到這樣的問(wèn)題就加上
    # if(num == 0):
    #  num = 4 
    # 通過(guò)id獲取貓的信息
    name = models.Catinfo.objects.get(id = num)
    return render(request, 'info.html', {'nameinfo': name.nameinfo, 'feature': name.feature, 'livemethod': name.livemethod, 'feednn': name.feednn, 'feedmethod': name.feedmethod, 'picname': f1.name})
  else:
    return HttpResponse("上傳失??！")

以上這篇與Django結(jié)合利用模型對(duì)上傳圖片預(yù)測(cè)的實(shí)例詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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