基于inceptionV3实现各种图像分类

基于GoogLeNetde的inceptionV3模型实现图像分类，其实inceptionV3模型已经被训练好了，可以直接拿来使用，就好比给了你一个黑盒子，告诉你这个黑盒子有什么功能，然后给你接口让你使用，我本人还是很不喜欢这种东西，但导师要求这么来干，就先这么实现吧。

首先，就是对于inceptionV3 数据集模型的获取；

可以运行程序的时候再下载（太慢了，动不动就不走了），我这里直接给出已经下载好的链接，可以直接下载，再存到对应的路径（C:\Users\.keras\models），可以直接通过我的百度网盘进行下载。链接：https://pan.baidu.com/s/1T7KWPaIH1VJPsldFszcivw 
提取码：y777 

完事以后你执行代码并产生这个的话，说明已经导入成功：

导入数据集以后，就要准备要识别的图像，我随便在网上下载了一个图片。

然后获取当前图片的路径存入image_path。如果有多张图片，可以通过for 循环来找到该文件夹下所有图片并依次识别。有很多需要注意的问题，最后了提一下，先识别图像吧。导入图片（299*299）以后，将其转化为矩阵形式，然后导入模型进行识别，最后输出图片和识别的结果（模型最后一层经过softmax变成概率形式）。

输出结果为概率最大的5个结果（降序）。

下面，全部代码在github上，链接：https://github.com/litongtong10067/CNN

最后给出识别结果：

 

可能出现的问题：地址识别出差，注意地址的写法（ \\ 而不是 \ ,代码转义字符），想用 ' \ ' 也行，要注意写法（r'image_path'）,可能显示图像出现的问题，都不难，要不就是地址问题，要不就是调用不正确，都不难，请自行解决！