大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
在很多的项目中，都会用到图像识别技术。我在智能电子秤的项目中，就使用了简单的图像识别算法来完成对果蔬的分类（三分类）。
图像识别中，最常用的框架就是TensorFlow，我们今天就使用这个框架，手把手教学完成图像识别分类。
完成一个图像识别模块主要包括四步：
- 采集数据集
- 搭建合适的模型
- 调参、训练并测试
- 完成接口到项目中
关于环境的配置我在此处不多赘余描述，可以自行百度搜索，进行环境配置：python3.6+tensorflow+opencv。关于编译器，我在此处推荐spyder。使用起来非常方便，非常适合数据处理和图像识别。
采集数据集
首先，我们需要对分类的物体采集数据集。
数据集会直接影响图像识别最后的精确度，所以我们在采集数据集的时候，需要严格按照要求，完成一个高质量的数据集。
互联网上并没有总结数据集的要求，这里我用我自己的经验来总结几点：
- 需要数据集数量大（需要充分对数据进行训练）
如果初学者不知道需要训练多少张，这里给出一个大概的推荐值供参考，如果是三分类，建议每种选取1000张以上代表性能力强的图像，如果代表性不强，建议两千张以上。我在实际的项目中，在超市中购买了三种果蔬，每种购买了十个左右，来采集数据集，这就是代表性很差的情况，所以我为了最终的识别效果，每一种拍摄了两千多张。建议初学者可以在互联网上查询现有的数据集，加入进自己的数据集中，也可以使用python爬虫，在百度图片进行爬取并手动筛选。此处给出一个百度图片的爬虫源码，可以很方便的爬取图片。
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : Ein
import re
import requests
from urllib import error
from bs4 import BeautifulSoup
import os
num = 0
numPicture = 0
file = ''
List = []
def Find(url):
global List
print('正在检测图片总数，请稍等.....')
t = 0
i = 1
s = 0
while t < 1000:
Url = url + str(t)
try:
Result = requests.get(Url, timeout=7)
Result.add_header('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36')
except BaseException:
t = t + 60
continue
else:
result = Result.text
pic_url = re.findall('"objURL":"(.*?)",', result, re.S) # 先利用正则表达式找到图片url
s += len(pic_url)
if len(pic_url) == 0:
break
else:
List.append(pic_url)
t = t + 60
return s
def recommend(url):
Re = []
try:
html = requests.get(url)
except error.HTTPError as e:
return
else:
html.encoding = 'utf-8'
bsObj = BeautifulSoup(html.text, 'html.parser')
div = bsObj.find('div', id='topRS')
if div is not None:
listA = div.findAll('a')
for i in listA:
if i is not None:
Re.append(i.get_text())
return Re
def dowmloadPicture(html, keyword):
global num
# t =0
pic_url = re.findall('"objURL":"(.*?)",', html, re.S) # 先利用正则表达式找到图片url
print('找到关键词:' + keyword + '的图片，即将开始下载图片...')
for each in pic_url:
print('正在下载第' + str(num + 1) + '张图片，图片地址:' + str(each))
try:
if each is not None:
pic = requests.get(each, timeout=7)
else:
continue
except BaseException:
print('错误，当前图片无法下载')
continue
else:
string = file + r'\\' + keyword + '_' + str(num) + '.jpg'
fp = open(string, 'wb')
fp.write(pic.content)
fp.close()
num += 1
if num >= numPicture:
return
if __name__ == '__main__': # 主函数入口
word = input("请输入搜索关键词(可以是人名，地名等): ")
# add = 'http://image.baidu.com/search/flip?tn=baiduimage&ie=utf-8&word=%E5%BC%A0%E5%A4%A9%E7%88%B1&pn=120'
url = 'http://image.baidu.com/search/flip?tn=baiduimage&ie=utf-8&word=' + word + '&pn='
tot = Find(url)
Recommend = recommend(url) # 记录相关推荐
print('经过检测%s类图片共有%d张' % (word, tot))
numPicture = int(input('请输入想要下载的图片数量 '))
file = input('请建立一个存储图片的文件夹，输入文件夹名称即可')
y = os.path.exists(file)
if y == 1:
print('该文件已存在，请重新输入')
file = input('请建立一个存储图片的文件夹，)输入文件夹名称即可')
os.mkdir(file)
else:
os.mkdir(file)
t = 0
tmp = url
while t < numPicture:
try:
url = tmp + str(t)
result = requests.get(url, timeout=10)
print(url)
except error.HTTPError as e:
print('网络错误，请调整网络后重试')
t = t + 60
else:
dowmloadPicture(result.text, word)
t = t + 60
print('当前搜索结束，感谢使用')
print('猜你喜欢')
for re in Recommend:
print(re, end=' ')
用户使用时可以很方便的爬取图片，此处就不写教程了。
- 尽量选择代表性图片
代表性的图片可以大幅度增加泛华能力，可以在不同的光照下、不同的环境下多次进行采集图像，也可以从网上爬取代表性图片，这样可以大幅度提高识别效果。 - 训练的背景需要多次更换
我做的数据集存在着一个问题，就是数据集的背景过于单一：都是白底。所以，在采集数据时，可以多打印几张不同的纸，在不同的纸上训练，这样就可以避免背景被误认为是训练的因素了。 - 每种种类的数量要接近，不能偏差太大
如果有三种训练对象，第一种有50张训练集，第二种有500张，第三种有5000张。
这种情况下，欢迎大家进行测试，会发现训练效果极差无比。
所以应当保证每种训练集的数量接近，比如，都是2000张左右。
搭建合适的模型
模型的复杂度会直接影响识别效果。
因为在我的项目中仅仅用到了三分类，所以我选择了比较简单的模型，如果大家有更高的要求，可以参考googlenet等优秀的模型。
我的模型设计是这样的：
即输入图片并进行预处理后，经过两个卷积层，两个池化层，两个全连接层，最后通过一个softmax层输出结果。
卷积层以及池化层的原理这里不多解释，大家可以自行百度进行查看，我个人的理解是这样的，一张图片会通过全卷积的方式，逐步降维，最终得到分类。
TensorFlow对于模型的代码比较简单，模型相关函数可直接使用，只需对照着自己设计的模型，来编写模型的代码即可。
此处我将代码段贴出，代码段的备注直接在代码中。
首先是加载数据的代码load_data.py：
# -*- coding: utf-8 -*-
#D:\\360安全浏览器下载\\果蔬识别\\data\\train
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
def get_all_files(file_path, is_random=True):
""" 获取图片路径及其标签 :param file_path: a sting, 图片所在目录 :param is_random: True or False, 是否乱序 :return: """
image_list = []
label_list = []
corn_count = 0
cucumber_count = 0
orange_count=0
for item in os.listdir(file_path):
item_path = file_path + '\\' + item
item_label = item.split('.')[0] # 文件名形如 cat.0.jpg,只需要取第一个
if os.path.isfile(item_path):
image_list.append(item_path)
else:
raise ValueError('文件夹中有非文件项.')
if item_label == 'corn': # 玉米标记为'0'
label_list.append(0)
corn_count += 1
elif item_label == 'cucumber': # 黄瓜标记为'1'
label_list.append(1)
cucumber_count += 1
elif item_label == 'orange':#橙子标记为'2'
label_list.append(2)
orange_count += 1
print('数据集中有%d个玉米,%d个黄瓜，%d个橙子.' % (corn_count, cucumber_count,orange_count))
image_list = np.asarray(image_list)
label_list = np.asarray(label_list)
# 乱序文件
if is_random:
rnd_index = np.arange(len(image_list))
np.random.shuffle(rnd_index)
image_list = image_list[rnd_index]
label_list = label_list[rnd_index]
return image_list, label_list
def get_batch(train_list, image_size, batch_size, capacity, is_random=True):
""" 获取训练批次 :param train_list: 2-D list, [image_list, label_list] :param image_size: a int, 训练图像大小 :param batch_size: a int, 每个批次包含的样本数量 :param capacity: a int, 队列容量 :param is_random: True or False, 是否乱序 :return: """
intput_queue = tf.train.slice_input_producer(train_list, shuffle=False)
# 从路径中读取图片
image_train = tf.read_file(intput_queue[0])
image_train = tf.image.decode_jpeg(image_train, channels=3) # 这里是jpg格式
image_train = tf.image.resize_images(image_train, [image_size, image_size])
image_train = tf.cast(image_train, tf.float32) / 255. # 转换数据类型并归一化
# 图片标签
label_train = intput_queue[1]
# 获取批次
if is_random:
image_train_batch, label_train_batch = tf.train.shuffle_batch([image_train, label_train],
batch_size=batch_size,
capacity=capacity,
min_after_dequeue=100,
num_threads=2)
else:
image_train_batch, label_train_batch = tf.train.batch([image_train, label_train],
batch_size=1,
capacity=capacity,
num_threads=1)
return image_train_batch, label_train_batch
if __name__ == '__main__':
import matplotlib.pyplot as plt
# 测试图片读取
image_dir = 'data\\train'
train_list = get_all_files(image_dir, True)
image_train_batch, label_train_batch = get_batch(train_list, 256, 1, 200, False)
sess = tf.Session()
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
try:
for step in range(10):
if coord.should_stop():
break
image_batch, label_batch = sess.run([image_train_batch, label_train_batch])
if label_batch[0]==0:
label = 'corn'
elif label_batch[0]==1:
label = 'cucumber'
elif label_batch[0]==2:
label='orange'
plt.imshow(image_batch[0]), plt.title(label)
plt.show()
except tf.errors.OutOfRangeError:
print('Done.')
finally:
coord.request_stop()
coord.join(threads=threads)
sess.close()
其作用就是加载训练集的所有图片，并将训练集乱序，此处，我们使用python对于文件名的分割来获取图像的类别。例如：apple.1.jpg代表的就是label是苹果。代码段对训练集进行标号。在会话中完成读取训练集。
其次是模型的代码，model.py：
# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.layers as layers
def inference(images, n_classes):
# conv1, shape = [kernel_size, kernel_size, channels, kernel_numbers]
with tf.variable_scope("conv1") as scope:
weights = tf.get_variable("weights",
shape=[3, 3, 3, 16],
dtype=tf.float32,
initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1, dtype=tf.float32))
biases = tf.get_variable("biases",
shape=[16],
dtype=tf.float32,
initializer=tf.constant_initializer(0.1))
conv = tf.nn.conv2d(images, weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding="SAME")
pre_activation = tf.nn.bias_add(conv, biases)
conv1 = tf.nn.relu(pre_activation, name="conv1")
# pool1 && norm1
with tf.variable_scope("pooling1_lrn") as scope:
pool1 = tf.nn.max_pool(conv1, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1],
padding="SAME", name="pooling1")
norm1 = tf.nn.lrn(pool1, depth_radius=4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0,
beta=0.75, name='norm1')
# conv2
with tf.variable_scope("conv2") as scope:
weights = tf.get_variable("weights",
shape=[3, 3, 16, 16],
dtype=tf.float32,
initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1, dtype=tf.float32))
biases = tf.get_variable("biases",
shape=[16],
dtype=tf.float32,
initializer=tf.constant_initializer(0.1))
conv = tf.nn.conv2d(norm1, weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding="SAME")
pre_activation = tf.nn.bias_add(conv, biases)
conv2 = tf.nn.relu(pre_activation, name="conv2")
# pool2 && norm2
with tf.variable_scope("pooling2_lrn") as scope:
pool2 = tf.nn.max_pool(conv2, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1],
padding="SAME", name="pooling2")
norm2 = tf.nn.lrn(pool2, depth_radius=4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0,
beta=0.75, name='norm2')
# full-connect1
with tf.variable_scope("fc1") as scope:
reshape = layers.flatten(norm2)
dim = reshape.get_shape()[1].value
weights = tf.get_variable("weights",
shape=[dim, 128],
dtype=tf.float32,
initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.005, dtype=tf.float32))
biases = tf.get_variable("biases",
shape=[128],
dtype=tf.float32,
initializer=tf.constant_initializer(0.1))
fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(reshape, weights) + biases, name="fc1")
# full_connect2
with tf.variable_scope("fc2") as scope:
weights = tf.get_variable("weights",
shape=[128, 128],
dtype=tf.float32,
initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.005, dtype=tf.float32))
biases = tf.get_variable("biases",
shape=[128],
dtype=tf.float32,
initializer=tf.constant_initializer(0.1))
fc2 = tf.nn.relu(tf.matmul(fc1, weights) + biases, name="fc2")
# softmax
with tf.variable_scope("softmax_linear") as scope:
weights = tf.get_variable("weights",
shape=[128, n_classes],
dtype=tf.float32,
initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.005, dtype=tf.float32))
biases = tf.get_variable("biases",
shape=[n_classes],
dtype=tf.float32,
initializer=tf.constant_initializer(0.1))
softmax_linear = tf.add(tf.matmul(fc2, weights), biases, name="softmax_linear")
# softmax_linear = tf.nn.softmax(softmax_linear)
return softmax_linear
def losses(logits, labels):
with tf.variable_scope('loss'):
cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits,
labels=labels)
loss = tf.reduce_mean(cross_entropy)
return loss
def evaluation(logits, labels):
with tf.variable_scope("accuracy"):
correct = tf.nn.in_top_k(logits, labels, 1)
correct = tf.cast(correct, tf.float16)
accuracy = tf.reduce_mean(correct)
return accuracy
其中，softmax用来得到分类，losses函数和evaluation函数分别用来得到loss的值和准确率，以方便在训练的过程中进行观察，避免过拟合。
调参、训练并测试
接下来，加载完了训练集，设计好了模型，就要进行训练了。
此处我先把训练段代码贴出，再进行解释。
train.py：
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import shutil
import tensorflow as tf
import numpy as np
import time
#import load_data
#import model
from load_data import *
from model import *
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
from watchdog.observers import Observer
from watchdog.events import FileSystemEventHandler
#global_iii=0
# 训练模型
def training():
N_CLASSES = 3
IMG_SIZE = 208
BATCH_SIZE = 16
CAPACITY = 2000
MAX_STEP = 20000
LEARNING_RATE = 1e-4
# 测试图片读取
image_dir = 'data\\train'
logs_dir = 'logs_1' # 检查点保存路径A
sess = tf.Session()
train_list = get_all_files(image_dir, True)
image_train_batch, label_train_batch = get_batch(train_list, IMG_SIZE, BATCH_SIZE, CAPACITY, True)
train_logits = inference(image_train_batch, N_CLASSES)
train_loss = losses(train_logits, label_train_batch)
train_acc = evaluation(train_logits, label_train_batch)
train_op = tf.train.AdamOptimizer(LEARNING_RATE).minimize(train_loss)
var_list = tf.trainable_variables()
paras_count = tf.reduce_sum([tf.reduce_prod(v.shape) for v in var_list])
print('参数数目:%d' % sess.run(paras_count), end='\n\n')
saver = tf.train.Saver()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
s_t = time.time()
try:
for step in range(MAX_STEP):
if coord.should_stop():
break
_, loss, acc = sess.run([train_op, train_loss, train_acc])
if step % 100 == 0: # 实时记录训练过程并显示
runtime = time.time() - s_t
print('Step: %6d, loss: %.8f, accuracy: %.2f%%, time:%.2fs, time left: %.2fhours'
% (step, loss, acc * 100, runtime, (MAX_STEP - step) * runtime / 360000))
s_t = time.time()
if step % 1000 == 0 or step == MAX_STEP - 1: # 保存检查点
checkpoint_path = os.path.join(logs_dir, 'model.ckpt')
saver.save(sess, checkpoint_path, global_step=step)
except tf.errors.OutOfRangeError:
print('Done.')
finally:
coord.request_stop()
coord.join(threads=threads)
sess.close()
#%%
class MyDirEventHandler(FileSystemEventHandler):
global global_iii
def on_moved(self, event):
print(event)
eval()
def on_created(self, event):
print(event)
def on_deleted(self, event):
print(event)
def on_modified(self, event):
print("modified:", event)
eval()
if __name__ == '__main__':
training()
这段代码中，除了简单的参数配置，要具体说明的几个点如下：
- N_CLASSES代表训练的分类个数
- MAX_STEP代表训练次数
有的人可能会想当然的认为，训练的越多越好，其实并不是这样的，训练的过少或过多，都会影响结果。初学者可能会把握不好训练的次数，这里我也对训练的次数进行一个推荐，我个人认为，每张图片训练三次左右最为合适。
此处引入一个概念：过拟合。大家可以自行百度。
如果训练的次数过多，则会发生过拟合，影响识别结果，大家可能在使用matlab进行拟合的过程中也会有相同的感受，
我的训练集个数总共约为6000张，所以我将训练步数设置为20000，这样就可以避免过拟合。 - LEARNING_RATE代表训练率，这个参数的调节需要用户自行测试
训练的过程还是新建一个会话，程序会时常保留训练步数对应的模型，比如你训练两万次，程序会在10000次保存一次模型，12000次保存一次模型等等。训练的过程中，会实时输出当前步数的loss和准确率，用户可以自行通过这两个参数来测试。
完成接口到项目中
最后一步就是完成接口到项目中了。
我们知道图像识别使用的是会话，如果要让它不停执行图像识别就需要将执行识别进行循环。所以图像识别就直接占用了一个线程。
而在实际的项目中，线程又必须提供给主程序。所以，我们在这里提出多线程的方案。当主线程需要图像识别时，设置事件，将主线程暂停，开启图像识别线程，识别完成后，关闭图像识别线程，开启主线程。
我们还是先把代码段贴出，test.py:
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import shutil
import tensorflow as tf
import numpy as np
import time
import pyttsx3
import threading
import socket
import sys
import struct
from load_data import *
from model import *
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
from watchdog.observers import Observer
from watchdog.events import FileSystemEventHandler
import chardet
import codecs
lock=threading.Lock()
start=time.time()
class MyDirEventHandler(FileSystemEventHandler):
global global_iii
def on_moved(self, event):
print(event)
eval()
def on_created(self, event):
print(event)
def on_deleted(self, event):
print(event)
def on_modified(self, event):
print("modified:", event)
eval()
def socket_service_image():
global event1,event2,answer
try:
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
#设置成非阻塞
#s.setblocking(False)
#s.bind(('192.168.43.180', 1902))
# s.bind(('192.168.226.1', 1900))
s.bind(('192.168.43.180', 1904))
s.listen(10)
except socket.error as msg:
print(msg)
sys.exit(1)
print("Wait for Connection.....................")
while True:
sock, addr = s.accept() # addr是一个元组(ip,port)
print("已建立连接")
deal_image(sock, addr)
''' def deal_image(sock, addr): global event1,event2,answer print("Accept connection from {0}".format(addr)) # 查看发送端的ip和端口 filename = "D:\\360Download\\guoshushibie\\data\\receive\\corn.1.jpg" #接收到的图片写入的路径 # filename= "D:\\360Download\\guoshushibie\\data\\receive\\" # filename0="cuke.1" # filename += filename0 + '.jpg' while True: data = sock.recv(1024) if data: try: myfile = open(filename,'wb') print("%s 文件打开成功" % filename) except IOError: print("%s 文件打开失败，该文件不存在" % filename) myfile.write(data) while True: data=sock.recv(1024) if not data: myfile.close() break myfile.write(data) #myfile.close() ###识别结果 #event1.set() event2.set()#唤醒图像识别 print("5",event1.isSet()) print("6",event2.isSet()) event1.wait()#睡眠自己 #time.sleep(1) print("7",event1.isSet()) print("8",event2.isSet()) #print("test########################") print("输出结果为:",answer) send_data = answer sock.send(send_data.encode("gbk")) ##############这边是接收到图片，后发出数据到电子秤 # sock.shutdown() event1.clear()#变成False print("9",event1.isSet()) print("10",event2.isSet()) '''
def deal_image(sock, addr):
global event1,event2,answer
print("Accept connection from {0}".format(addr)) # 查看发送端的ip和端口
filename = "D:\\360Download\\guoshushibie\\data\\receive\\corn.1.jpg" #接收到的图片写入的路径
# filename= "D:\\360Download\\guoshushibie\\data\\receive\\"
# filename0="cuke.1"
# filename += filename0 + '.jpg'
while True:
#try:
#data = sock.recv(4096)
datahead = sock.recv(5)
#codeType = chardet.detect(datahead)["encoding"] #检测编码方式
#print(u"编码是 ", codeType)
#size=datahead.decode('utf-8','replace')
print(datahead)
size = datahead.decode()
if size=='':
break
size_int=int(size)
print(size_int)
#size = size[:5]
#size_int=int(size)
#size=datahead.decode()
# size_int=int(size)
#datahead = int(datahead.decode())
#print(datahead)
#datahead.decode()
#print(datahead.type())
#datahead1=str(datahead)
#datahead2=int(datahead1)
#print(datahead2)
#txt = str(data)
#print(txt)
inital=0
myfile = open(filename,'wb')
print("%s 文件打开成功" % filename)
while(inital!=size_int):
data=sock.recv(1024)
myfile.write(data)
inital=inital+len(data)
#print(inital)
myfile.close()
event2.set()#唤醒图像识别
print("5",event1.isSet())
print("6",event2.isSet())
event1.wait()#睡眠自己
#time.sleep(1)
print("7",event1.isSet())
print("8",event2.isSet())
#print("test########################")
print("输出结果为:",answer)
send_data = answer
sock.send(send_data.encode("gbk")) ##############这边是接收到图片，后发出数据到电子秤
# sock.shutdown()
event1.clear()#变成False
print("9",event1.isSet())
print("10",event2.isSet())
#except:
#sock.close()
#continue
# 测试检查点
def eval():
global event1,event2,answer
print("waiting for socket")
# print(socket.gethostbyname(socket.gethostname()))
while True:
#print("waiting for socket222")
event2.wait()#睡眠自己
#time.sleep(1)
print("开始调用")
tf.reset_default_graph()
N_CLASSES = 3
IMG_SIZE = 208
BATCH_SIZE = 1
CAPACITY = 200
MAX_STEP = 1
test_dir = 'D:\\360Download\\guoshushibie\\data\\receive'
logs_dir = 'logs_1' # 检查点目录
path=test_dir
sess = tf.Session()
i=1
#对目录下的文件进行遍历
for file in os.listdir(path):
if os.path.isfile(os.path.join(path,file))==True:
#设置新文件名
new_name=file.replace(file,"corn.%d.jpg"%i)
#重命名
os.rename(os.path.join(path,file),os.path.join(path,new_name))
i+=1
#结束
train_list = get_all_files(test_dir, is_random=True)
image_train_batch, label_train_batch = get_batch(train_list,IMG_SIZE, BATCH_SIZE, CAPACITY, True)
train_logits = inference(image_train_batch, N_CLASSES)
train_logits = tf.nn.softmax(train_logits) # 用softmax转化为百分比数值
# 载入检查点
saver = tf.train.Saver()
print('\n载入检查点...')
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_dir)
if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1]
saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
print('载入成功，global_step = %s\n' % global_step)
else:
print('没有找到检查点')
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
try:
for step in range(MAX_STEP):
if coord.should_stop():
break
image, prediction = sess.run([image_train_batch, train_logits])
max_index = np.argmax(prediction)
# data=open("D:\\360Download\\guoshushibie\\data\\data.txt",'a')
if max_index == 0:
# print ('%.2f%% is a cuke.' % (prediction[0][0] * 100))
# data=open("D:\\360Download\\guoshushibie\\data\\data.txt",'w+')
# print('cuke',file=data)
answer="corn"
print(answer)
plt.imshow(image[0])
plt.show()
# time.sleep(3)
# break
# engine=pyttsx3.init()
# voice=engine.getProperty('voice')
# voices=engine.getProperty('voices')
# for item in voices:
# print(item.id,item.languages)
# engine.setProperty('voice','zh')
# engine.say('黄瓜 单价是 三块五一斤。The unit price of cucumber is three pieces per catty.')
# engine.runAndWait()
elif max_index == 1:
# print ( '%.2f%% is a bittergourd.' % (prediction[0][1] * 100))
# print('grape')
#data=open("D:\\360安全浏览器下载\\果蔬识别\\data\\data.txt",'w+')
# print('bittergourd',file=data)
answer="cucumber"
print(answer)
# engine=pyttsx3.init()
# voice=engine.getProperty('voice')
# voices=engine.getProperty('voices')
# for item in voices:
# print(item.id,item.languages)
# engine.setProperty('voice','zh')
# engine.say('我的天哪！苦 瓜 今日 特价 打八折 单价是 十三块五一斤。 Oh my god! Bitter melon today special price, hit twenty per cent off, the unit price is thirteen yuan per catty')
# engine.runAndWait()
plt.imshow(image[0])
plt.show()
elif max_index == 2:
# print ('%.2f%% is a tomato.' % (prediction[0][2] * 100))
# print('tomato')
#data=open("D:\\360安全浏览器下载\\果蔬识别\\data\\data.txt",'w+')
# print('tomato',file=data)
answer="orange"
print(answer)
#data.close()
# engine=pyttsx3.init()
# voice=engine.getProperty('voice')
# voices=engine.getProperty('voices')
# for item in voices:
# print(item.id,item.languages)
# engine.setProperty('voice','zh')
# engine.say('我的天哪！番 茄 今日 特价 打九折 单价是 六块五一斤 Oh my god!Tomato today special price, ten per cent off, the unit price is Six five per catty')
# engine.runAndWait()
plt.imshow(image[0])
plt.show()
except tf.errors.OutOfRangeError:
print('Done.')
finally:
coord.request_stop()
coord.join(threads=threads)
#删除文件
filelist=[] #选取删除文件夹的路径,最终结果删除img文件夹
filelist=os.listdir(test_dir) #列出该目录下的所有文件名
for f in filelist:
filepath = os.path.join( test_dir, f ) #将文件名映射成绝对路劲
if os.path.isfile(filepath): #判断该文件是否为文件或者文件夹
os.remove(filepath) #若为文件，则直接删除
print(str(filepath)+" removed!")
elif os.path.isdir(filepath):
shutil.rmtree(filepath,True) #若为文件夹，则删除该文件夹及文件夹内所有文件
print("dir "+str(filepath)+" removed!")
tf.reset_default_graph()
sess.close()
print("结束eval函数")
print("answer:",answer)
print("11",event1.isSet())
print("12",event2.isSet())
event2.clear()
print("1",event1.isSet())
print("2",event2.isSet())
print("**********************************")
while True:
time.sleep(0.1)
if event1.isSet()==False:
event1.set()
break
#event1.set()
print("3",event1.isSet())
print("4",event2.isSet())
# print("clear event")
if __name__ == '__main__':
#for i1 in range(0,200):
# while(1):
# eval()
#time.sleep(1)
event1 = threading.Event()
event2 = threading.Event()
answer="none"
test_dir = 'D:\\360Download\\guoshushibie\\data\\receive'
logs_dir = 'logs_1' # 检查点目录
path=test_dir
# eval()
# print(answer)
t1=threading.Thread(target=socket_service_image,args=())
t2=threading.Thread(target=eval,args=())
t2.start()
t1.start()
''' for mmm in range(1000): break_flag=0 for i in range(1000): #监听from文件 work_path = 'D:\\360Download\\guoshushibie\\data\\from' if os.listdir(work_path): print( '目录为有') time.sleep(1) f=open('D:\\360Download\\guoshushibie\\data\\data.txt', "r+") f.truncate() os.remove(r'D:\\360Download\\guoshushibie\\data\\from\\from.txt') for file in os.listdir(path): if os.path.isfile(os.path.join(path,file))==False: time.sleep(1) if os.path.isfile(os.path.join(path,file))==True: break_flag=1 break if(break_flag==1): break time.sleep(1) '''
人生最痛苦的事情之一就是读以前自己写的代码，此处我写的代码和备注有些乱，由于线程的机制实在是复杂，所以删删改改了很多，建议大家养成优良的代码习惯，不要像我一样。
这个代码段我已经集成到了项目中，开启了socket通信和图像识别两个线程，实现的结果就是，当socket传来一张图片，我的图像识别就可以对这张图像进行识别，并将识别的结果通过socket通信返回发送回去。
这个里面的socket通信也是很有讲究，我和小组成员为了这个通信问题真的是绞尽脑汁，我以后有空再出一个socket通信传输图片的教程。这里直接把server端的socket成品放在这里了，大家有兴趣的可以自行研究研究。
这里的代码实在是简单，我就不多作解释了，大概的流程就是，会话首先读取模型，然后读取图像，进行识别，然后根据标签，输出结果。
总结
以上就是我在完成图像识别模块开发的全过程了。当初图像识别并没有选择调用api，就是想要自己进行一个尝试，好在tensorflow框架已经非常成熟，开发起来非常方便，不需要重复造轮子。
小白在入门的时候，知道自己想做分类，但是不知道怎么做，可能就会耗费大量的时间，我在刚开始，就在乱打乱撞，学了一段时间opencv，发现并没有卵用，自己尝试使用基于颜色的方法来识别，的确可以区分出差别大的，比如青菜和番茄，但是还是不能实用。后来我才了解了深度学习的概念，先后接触了百度api、英伟达api等，我就坚信肯定可以通过深度学习的方式来解决。后来咨询了无数大佬，才知道有卷积神经网络，就是CNN这个好东西。有了方向才能进行下一步。所以知识面广非常重要，并不是要什么都会，而是碰到不会的情况下，你就可以知道自己应该学习什么。
我现在正在开发目标检测+图像分割的技术，由于这个技术正在进行多项比赛和申请专利，所以暂时不进行开源，比完赛后申请完专利后也会进行开源，用自己的理解进行教学。
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