Praktischer Kampf 23: Vollständige Codedaten zur Bilderkennung von Apfelkrankheiten und Insektenschädlingen basierend auf einem Faltungs-Neuronalen Netzwerk

Code-Erklärung: Identifizierung landwirtschaftlicher Schädlinge und Krankheiten – vollständige Codedaten für die Identifizierung von 38 Arten von Schädlingen und Krankheiten basierend auf einem mehrschichtigen Faltungs-Neuronalen Netzwerk_bilibili_bilibili

Datenanzeige:

 

 

 

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, load_img, img_to_array, array_to_img
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
from keras import backend as K
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import glob, os, random
path = 'augmented'
os.path.join(path, '*/*.*')
# 使用 glob 模块批量匹配图像, * 代表匹配所有东西