随着深度学习算法的兴起和普及，人工智能领域取得了令人瞩目的进步，尤其是在计算机视觉领域。21世纪的第二个十年见证了卷积神经网络的迅速采用、最先进算法的发明、大量训练数据的可用性以及高性能和具有成本效益的计算的发明。计算机视觉中的一个关键概念是图像分类；这是软件系统正确标记图像中主要对象的能力。ImageAI是一个Python库，旨在帮助开发人员构建具有独立计算机视觉功能的应用程序和系统。1.安装Python3.5.1或更高版本和pip（如果您已安装Python3.5.1或更高版本，请跳过此部分）https://www.python.org/downloads/2。安装ImageAI依赖项-Tensorflowpip3install--upgradetensorflow-Numpypip3installnumpy-SciPypip3installscipy-OpenCVpip3installopencv-python-Matplotlibpip3installmatplotlib-h5pypip3installh5py-Keraspip3installkeras3。安装ImageAI库pip3安装https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/raw/master/dist/imageai-1.0.2-py3-none-any.whl4。下载在ImageNet-1000数据集上训练的ResNet模型文件，并将该文件复制到您的Python项目文件夹中。https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h55。创建一个名为python的文件（例如“FirstPrediction.py”），并将以下代码写入其中。fromimageai.PredictionimportImagePredictionimportosexecution_path=os.getcwd()prediction=ImagePrediction()prediction.setModelTypeAsResNet()prediction.setModelPath(execution_path+"esnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5")prediction.loadModel()预测，percentage_probabilities=prediction.jpg.UsersImage("下载：用户,result_count=5)forindexinrange(len(predictions)):print(predictions[index]+":"+percentage_probabilities[index])sample.jpg代码结果：sports_car:90.61029553413391car_wheel:5.9294357895851135racer:0.9972884319722652convertible:0.8457873947918415grille:0.581052340567112代码解释现在让我们分解代码，看看它是如何工作的。上面的代码工作如下：fromimageai.PredictionimportImagePredictionimportos上面的代码导入了ImageAIImagePrediction类和pythonos类。execution_path=os.getcwd()上面的代码创建了一个变量，该变量保存对包含python文件（在本例中为FirstPrediction.py）和ResNet模型文件的路径的引用。prediction=ImagePrediction()prediction.setModelTypeAsResNet()prediction.setModelPath(execution_path+"resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5")在上面的代码中，我们在第***行创建了一个ImagePrediction()类的实例，然后在第二行传入Call。setModelTypeAsResNet()，设置预测对象的模型类型为ResNet，然后设置模型路径将预测对象复制到模型文件（resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5）的路径下，复制到第三行中间的projectfolder文件夹下.predictions,percentage_probabilities=prediction.predictImage("C:UsersMyUserDownloadssample.jpg",result_count=5)在上面的行中我们定义了两个变量，它们等于调用预测图像的函数，这个函数是.predictImage()函数，我们在其中解析图像的路径，并指示我们想要的预测结果的数量（从1到1000的值）parseresult_count=5。.predictImage()函数将返回一个对象数组，其中包含***（2级预测数组）是预测，第二个（percentage_probabilities数组）是每个预测的相应百分比概率数组。forindexinrange(len(predictions)):print(predictions[index]+":"+percentage_probabilities[index])上面一行获取predictions数组中的每个对象，同时也从percentage_probabilities中获取对应的百分比概率，***printtwo后者的结果到控制台。.predictImage()函数将返回图像路径上的预测数量（可选，默认为5）以及我们期望函数返回的预测数量。训练ResNet模型的ImageNet-1000数据集中有1000个项目，这意味着.predictImage函数将返回1000个可能的预测，按它们的概率排序。借助ImageAI，您可以轻松方便地将图像预测代码集成到您使用Python构建的任何应用程序、网站或系统中。ImageAI库支持其他算法和模型类型，一些针对速度进行了优化，另一些针对准确性进行了优化。通过ImageAI，我们希望支持计算机视觉更专业的方面，包括但不限于特殊环境和特殊领域的图像识别，以及自定义图像预测。
