tensorflow分類多個圖像

我正在使用Tensorflow圖像分類示例（https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/tutorials/image_recognition/index.html）。我怎樣才能一次分類多個圖像？tensorflow分類多個圖像

編輯：理想情況下，我也只是通過在一個圖像和一個數字（nb）作爲參數，然後使輸入要被分類的NB該圖像的迭代

該文件是classify_image.py ，而重要的部分是：

def run_inference_on_image(image): 
"""Runs inference on an image. 

Args: 
image: Image file name. 

Returns: 
Nothing 
""" 
if not tf.gfile.Exists(image): 
tf.logging.fatal('File does not exist %s', image) 
image_data = tf.gfile.FastGFile(image, 'rb').read() 

# Creates graph from saved GraphDef. 
create_graph() 

with tf.Session() as sess: 
# Some useful tensors: 
# 'softmax:0': A tensor containing the normalized prediction across 
# 1000 labels. 
# 'pool_3:0': A tensor containing the next-to-last layer containing 2048 
# float description of the image. 
# 'DecodeJpeg/contents:0': A tensor containing a string providing JPEG 
# encoding of the image. 
# Runs the softmax tensor by feeding the image_data as input to the graph. 
softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('softmax:0') 
predictions = sess.run(softmax_tensor, 
         {'DecodeJpeg/contents:0': image_data}) 
predictions = np.squeeze(predictions) 

# Creates node ID --> English string lookup. 
node_lookup = NodeLookup() 

top_k = predictions.argsort()[-FLAGS.num_top_predictions:][::-1] 
for node_id in top_k: 
    human_string = node_lookup.id_to_string(node_id) 
    score = predictions[node_id] 
    print('%s (score = %.5f)' % (human_string, score)) 

def main(_): 
maybe_download_and_extract() 
image = (FLAGS.image_file if FLAGS.image_file else 
     os.path.join(FLAGS.model_dir, 'cropped_panda.jpg')) 
run_inference_on_image(image)

來源

2016-06-15 Claire

到目前爲止你的代碼是什麼？請將其添加到您的問題。 –

你需要的東西應該很容易實現，但是我們需要你閱讀你的圖片的部分，並打電話給你展示的東西。 – mathetes

不是在main中調用，而是在前幾行完成圖像讀取（image_data = tf.gfile.FastGFile（image，'rb'）。read（））？ – Claire

的代碼與您無關，是本節：

def main(_): 
    maybe_download_and_extract() 
    image = (FLAGS.image_file if FLAGS.image_file else 
      os.path.join(FLAGS.model_dir, 'cropped_panda.jpg')) 
    run_inference_on_image(image)

爲了有一個「圖片」文件夾中的所有PNG，JPEG或JPG文件的預測，你可以這樣做：

def main(_): 
    maybe_download_and_extract() 

    # search for files in 'images' dir 
    files_dir = os.getcwd() + '/images' 
    files = os.listdir(files_dir) 

    # loop over files, print prediction if it is an image 
    for f in files: 
    if f.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): 
     image_path = files_dir + '/' + f 
     print run_inference_on_image(image_path)

這應該打印出的預測爲所有的圖像文件夾中

來源

2016-06-16 22:42:56 mathetes

tensorflow分類多個圖像

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