Как получить прогноз модели keras для серии изображений? - PullRequest
Новая
       5

Как получить прогноз модели keras для серии изображений?

2 голосов
/ 24 марта 2019

Извините за мой английский.Я новичок в машинном обучении.Я использую этот код для прогнозирования класса ввода изображения. 

def predict(self, imagePaths):
    classes_array=[]
    for i in imagePaths:
        print(i)
        image=(cv2.imread(i, 1))
        #new_image=cv2.resize(image,(100,100))
        #thr_image = cv2.adaptiveThreshold(new_image,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,11,10)
        thr_image = image.astype("float") / 255.0
        predict_image=np.array(thr_image).reshape(-1, 100,100,3)     
        #Process predict image for prediction
        classes = model.predict_classes(predict_image)
        classes_array.append(classes)                              
    #Predicted label of image
    return classes_array

Здесь imagePaths - это массив, содержащий пути к файлам изображений, которые необходимо прогнозировать.Этот код дает прогноз для каждого изображения в массиве imagepaths.Но мне нужен один выходной класс, который больше всего подходит для всей серии изображений.Может ли кто-нибудь помочь мне с этим?

...