使用已经得到的keras模型识别自己手写的数字方式

1. 引言

随着人工智能技术的发展，深度学习已经在图像识别领域取得了很大的突破。Keras是一个基于Python的深度学习库，提供了快速构建和训练神经网络的高级API。在本文中，我们将使用一个已经训练好的Keras模型来识别手写数字。

2. 数据集

我们将使用MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据集，这是一个常用的手写数字识别数据集。MNIST数据集包含了 0-9 的手写数字图片，每张图片都是 28x28 像素的灰度图像。

3. 导入模型

首先，我们需要导入Keras库，并加载我们已经训练好的模型。在本例中，我们假设已经保存了一个名为“model.h5”的模型文件。

import keras

from keras.models import load_model
model = load_model('model.h5')

4. 图像预处理

4.1. 将图像调整为模型的输入大小

由于我们的模型期望输入图像的大小与训练时的图像大小相同，我们需要将手写数字图片调整为合适的大小。在MNIST数据集中，图像的大小为 28x28 像素，我们需要将手写数字图片调整为相同的大小。

import cv2

def preprocess_image(image):
    # 调整图像大小为 28x28 像素
    image = cv2.resize(image, (28, 28))
    return image
# 加载手写数字图片
image = cv2.imread('digit.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 预处理图像
image = preprocess_image(image)

4.2. 将图像转换为模型的输入格式

模型的输入是一个四维张量，形状为 (batch_size, height, width, channels)。对于单张图片，我们需要将其转换为形状为 (1, 28, 28, 1)。

import numpy as np

def preprocess_input(image):
    # 添加batch维度并归一化值
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    image = image / 255.0
    return image
# 预处理输入图像
image = preprocess_input(image)

5. 模型推理

现在我们已经完成了图像的预处理，接下来我们可以使用我们的模型进行推理了。

# 进行预测

predictions = model.predict(image)
# 获取预测结果
predicted_label = np.argmax(predictions)
# 打印预测结果
print("预测结果:", predicted_label)

这样，我们就用已经训练好的Keras模型成功地识别了我们手写的数字。

6. 结论

通过本文，我们学习了如何使用已经训练好的Keras模型来识别手写数字。我们首先加载模型，然后对输入图像进行预处理，最后使用模型进行推理并输出预测结果。这个方法可以应用于其他类似的图像识别任务中。