送口红分不清色号，送花认不全品种？机器学习一键搞定！

train_datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range = 40,     # 随机旋转度数
    width_shift_range = 0.2, # 随机水平平移
    height_shift_range = 0.2,# 随机竖直平移
    rescale = 1/255,         # 数据归一化
    shear_range = 20,       # 随机错切变换
    zoom_range = 0.2,        # 随机放大
    horizontal_flip = True,  # 水平翻转
    fill_mode = 'nearest',   # 填充方式
)
test_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale = 1/255,         # 数据归一化
)

model = Sequential() #创建一个神经网络对象

#添加一个卷积层，传入固定宽高三通道的图片，以32种不同的卷积核构建32张特征图，
# 卷积核大小为3*3，构建特征图比例和原图相同，激活函数为relu函数。
model.add(Conv2D(input_shape=(IMG_W,IMG_H,3),filters=32,kernel_size=3,padding='same',activation='relu'))
#再次构建一个卷积层
model.add(Conv2D(filters=32,kernel_size=3,padding='same',activation='relu'))
#构建一个池化层，提取特征，池化层的池化窗口为2*2，步长为2。
model.add(MaxPool2D(pool_size=2,strides=2))
#继续构建卷积层和池化层，区别是卷积核数量为64。
model.add(Conv2D(filters=64,kernel_size=3,padding='same',activation='relu'))
model.add(Conv2D(filters=64,kernel_size=3,padding='same'


    
,activation='relu'))
model.add(MaxPool2D(pool_size=2,strides=2))
#继续构建卷积层和池化层，区别是卷积核数量为128。
model.add(Conv2D(filters=128,kernel_size=3,padding='same',activation='relu'))
model.add(Conv2D(filters=128,kernel_size=3,padding='same',activation='relu'))
model.add(MaxPool2D(pool_size=2, strides=2))

model.add(Flatten()) #数据扁平化
model.add(Dense(128,activation='relu')) #构建一个具有128个神经元的全连接层
model.add(Dense(64,activation='relu')) #构建一个具有64个神经元的全连接层
model.add(Dropout(DROPOUT_RATE)) #加入dropout，防止过拟合。
model.add(Dense(CLASS,activation='softmax')) #输出层，一共14个神经元，对应14个分类

train_generator = train_datagen.flow_from_directory( #设置训练集迭代器
    TRAIN_PATH, #训练集存放路径
    target_size=(IMG_W,IMG_H), #训练集图片尺寸
    batch_size=BATCH_SIZE #训练集批次
    )

test_generator = test_datagen.flow_from_directory( #设置测试集迭代器
    TEST_PATH, #测试集存放路径



    
    target_size=(IMG_W,IMG_H), #测试集图片尺寸
    batch_size=BATCH_SIZE, #测试集批次
    )

from keras.models import load_model
from keras.preprocessing.image import img_to_array,load_img
import numpy as np
import os
# 载入模型



    
model = load_model('flower_selector.h5')
label = np.array(['康乃馨','杜鹃花','桂花','桃花','梅花','洛神花','牡丹','牵牛花','玫瑰','茉莉花','荷花','菊花','蒲公英','风信子'])
def image_change(image):
    image = image.resize((224,224))
    image = img_to_array(image)
    image = image/255
    image = np.expand_dims(image,0)
    return image

for pic in os.listdir('./predict'):
    print('图片真实分类为',pic)
    image = load_img('./predict/' + pic)
    image = image_change(image)
    print('预测结果为',label[model.predict_classes(image)])
    print('----------------------------------')