Django中如何使用模型對上傳圖片預測

這篇文章給大家分享的是有關Django中如何使用模型對上傳圖片預測的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

1 預處理

（1）對上傳的圖片進行預處理成100*100大小

def prepicture(picname):
  img = Image.open('./media/pic/' + picname)
  new_img = img.resize((100, 100), Image.BILINEAR)
  new_img.save(os.path.join('./media/pic/', os.path.basename(picname)))

（2）將圖片轉化成數組

def read_image2(filename):
  img = Image.open('./media/pic/'+filename).convert('RGB')
  return np.array(img)

2 利用模型進行預測

def testcat(picname):
  # 預處理圖片 變成100 x 100
  prepicture(picname)
  x_test = []

  x_test.append(read_image2(picname))

  x_test = np.array(x_test)

  x_test = x_test.astype('float32')
  x_test /= 255

  keras.backend.clear_session() #清理session反復識別注意
  model = Sequential()
  model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(100, 100, 3)))
  model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
  model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
  model.add(Dropout(0.25))

  model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
  model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
  model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
  model.add(Dropout(0.25))

  model.add(Flatten())
  model.add(Dense(256, activation='relu'))
  model.add(Dropout(0.5))
  model.add(Dense(4, activation='softmax'))

  sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
  model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])


  model.load_weights('./cat/cat_weights.h6')
  classes = model.predict_classes(x_test)[0]
  # target = ['布偶貓', '孟買貓', '暹羅貓', '英國短毛貓']
  # print(target[classes])
  return classes

3 與Django結合

在views中調用模型進行圖片分類

def catinfo(request):
  if request.method == "POST":
    f1 = request.FILES['pic1']
    # 用于識別
    fname = '%s/pic/%s' % (settings.MEDIA_ROOT, f1.name)
    with open(fname, 'wb') as pic:
      for c in f1.chunks():
        pic.write(c)
    # 用于顯示
    fname1 = './static/img/%s' % f1.name
    with open(fname1, 'wb') as pic:
      for c in f1.chunks():
        pic.write(c)

    num = testcat(f1.name)
    # 有的數據庫id從1開始這樣就會報錯
    # 因此原本數據庫中的id=0被系統改為id=4
    # 遇到這樣的問題就加上
    # if(num == 0):
    #  num = 4 
    # 通過id獲取貓的信息
    name = models.Catinfo.objects.get(id = num)
    return render(request, 'info.html', {'nameinfo': name.nameinfo, 'feature': name.feature, 'livemethod': name.livemethod, 'feednn': name.feednn, 'feedmethod': name.feedmethod, 'picname': f1.name})
  else:
    return HttpResponse("上傳失敗！")

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