深度学习pytorch中草药识别
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使用深度学习的pytorch框架实现对15种中草药的识别,其中包含自己创建的小型中草药图片数据集。。。
代码片段和文件信息
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
目录 0 2018-04-15 14:46 test
文件 35338 2018-04-15 08:29 testimage120.jpg
文件 36291 2018-04-15 08:23 testimage165.jpg
文件 35868 2018-04-15 08:21 testimage150.jpg
文件 32968 2018-04-15 08:30 testimage135.jpg
文件 12023 2018-04-15 08:26 testimage105.jpg
文件 21763 2018-04-15 08:18 testimage090.jpg
文件 62449 2018-04-15 08:10 testimage075.jpg
文件 83818 2018-04-15 08:07 testimage060.jpg
文件 49711 2018-04-15 08:05 testimage045.jpg
文件 93452 2018-04-15 08:02 testimage030.jpg
文件 38688 2018-04-14 23:58 testimage015.jpg
目录 0 2018-04-15 14:46 train
文件 49724 2018-04-15 08:11 trainimage072.jpg
文件 36156 2018-04-15 08:14 trainimage071.jpg
文件 113198 2018-04-15 08:07 trainimage059.jpg
文件 46600 2018-04-15 08:09 trainimage058.jpg
文件 22851 2018-04-15 08:09 trainimage057.jpg
文件 72062 2018-04-15 08:08 trainimage056.jpg
文件 55752 2018-04-15 08:05 trainimage044.jpg
文件 67813 2018-04-15 08:06 trainimage043.jpg
文件 79315 2018-04-15 08:06 trainimage042.jpg
文件 52708 2018-04-15 08:06 trainimage041.jpg
文件 54083 2018-04-15 08:04 trainimage029.jpg
文件 35371 2018-04-15 08:02 trainimage028.jpg
文件 22121 2018-04-15 08:04 trainimage027.jpg
文件 34535 2018-04-15 08:04 trainimage026.jpg
文件 41306 2018-04-15 07:59 trainimage014.jpg
文件 35411 2018-04-14 23:58 trainimage013.jpg
文件 155056 2018-04-15 08:00 trainimage012.jpg
文件 63938 2018-04-15 08:00 trainimage011.jpg
............此处省略139个文件信息
import torch
import numpy as np
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
import torchvision.datasets as dsets
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import Dataset DataLoader
from PIL import Image
import os
from skimage import io
root=‘/home/hbz/PycharmProjects/medicine/‘
num_epochs = 20
batch_size = 5
learning_rate = 1e-3
correct = 0
total = 0
correct1 = 0
total1 = 0
img_transforms = transforms.Compose([
transforms.Scale(28)
transforms.RandomHorizontalFlip()
transforms.CenterCrop(28)
transforms.ToTensor()
transforms.Normalize([0.5 0.5 0.5] [0.5 0.5 0.5])
])
test_transforms = transforms.Compose([
transforms.Scale(28)
transforms.CenterCrop(28)
transforms.ToTensor()
transforms.Normalize([0.5 0.5 0.5] [0.5 0.5 0.5])
])
img_transforms_2 = transforms.Compose([
transforms.Scale(400)
transforms.RandomHorizontalFlip()
transforms.CenterCrop(320)
transforms.ToTensor()
transforms.Normalize([0.5 0.5 0.5] [0.5 0.5 0.5])
])
# #读取文件
def get_files(directory):
return [os.path.join(directory f) for f in sorted(list(os.listdir(directory)))
if os.path.isfile(os.path.join(directory f))]
#
#
file = get_files(‘/home/hbz/PycharmProjects/medicine/train‘)
f=open(root+‘train.txt‘‘w‘)
for i item in enumerate(file):
if(i+1<=14):
t=0
elif(i+1<=28):
t=1
elif(i+1<=42):
t=2
elif(i+1<=56):
t=3
elif(i+1<=70):
t=4
elif(i+1<=84):
t=5
elif(i+1<=98):
t=6
elif(i+1<=112):
t=7
elif(i+1<=126):
t=8
elif(i+1<=140):
t=9
elif(i+1<=154):
t=10
print(‘Processing %i of %i (%s) %i‘ % (i+1 len(file) itemt))
f.write(item+‘ ‘+str(t)+‘
‘)
#image = transform(Image.open(item).convert(‘L‘))
#images = np.append(images image.numpy())
f.close()
#
file = get_files(‘/home/hbz/PycharmProjects/medicine/test‘)
f=open(root+‘test.txt‘‘w‘)
for i item in enumerate(file):
if(i+1<=1):
t=0
elif(i+1<=2):
t=1
elif(i+1<=3):
t=2
elif(i+1<=4):
t=3
elif(i+1<=5):
t=4
elif(i+1<=6):
t=5
elif(i+1<=7):
t=6
elif(i+1<=8):
t=7
elif(i+1<=9):
t=8
elif(i+1<=10):
t=9
elif(i+1<=11):
t=10
print(‘Processing %i of %i (%s) %i‘ % (i+1 len(file) itemt))
f.write(item+‘ ‘+str(t)+‘
‘)
#image = transform(Image.open(item).convert(‘L‘))
#images = np.append(images image.numpy())
f.close()
# -----------------ready the dataset--------------------------
def default_loader(path):
return Image.open(path).convert(‘RGB‘)
def Visualize_image(path):
img=Image.open(path).convert(‘RGB‘)
img=img_transforms_2(img)
img2 = transforms.ToPILImage()(img).convert(‘RGB‘)
img2.show()
Visualize_image(‘/home/hbz/imag
属性 大小 日期 时间 名称
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目录 0 2018-04-15 14:46 test
文件 35338 2018-04-15 08:29 testimage120.jpg
文件 36291 2018-04-15 08:23 testimage165.jpg
文件 35868 2018-04-15 08:21 testimage150.jpg
文件 32968 2018-04-15 08:30 testimage135.jpg
文件 12023 2018-04-15 08:26 testimage105.jpg
文件 21763 2018-04-15 08:18 testimage090.jpg
文件 62449 2018-04-15 08:10 testimage075.jpg
文件 83818 2018-04-15 08:07 testimage060.jpg
文件 49711 2018-04-15 08:05 testimage045.jpg
文件 93452 2018-04-15 08:02 testimage030.jpg
文件 38688 2018-04-14 23:58 testimage015.jpg
目录 0 2018-04-15 14:46 train
文件 49724 2018-04-15 08:11 trainimage072.jpg
文件 36156 2018-04-15 08:14 trainimage071.jpg
文件 113198 2018-04-15 08:07 trainimage059.jpg
文件 46600 2018-04-15 08:09 trainimage058.jpg
文件 22851 2018-04-15 08:09 trainimage057.jpg
文件 72062 2018-04-15 08:08 trainimage056.jpg
文件 55752 2018-04-15 08:05 trainimage044.jpg
文件 67813 2018-04-15 08:06 trainimage043.jpg
文件 79315 2018-04-15 08:06 trainimage042.jpg
文件 52708 2018-04-15 08:06 trainimage041.jpg
文件 54083 2018-04-15 08:04 trainimage029.jpg
文件 35371 2018-04-15 08:02 trainimage028.jpg
文件 22121 2018-04-15 08:04 trainimage027.jpg
文件 34535 2018-04-15 08:04 trainimage026.jpg
文件 41306 2018-04-15 07:59 trainimage014.jpg
文件 35411 2018-04-14 23:58 trainimage013.jpg
文件 155056 2018-04-15 08:00 trainimage012.jpg
文件 63938 2018-04-15 08:00 trainimage011.jpg
............此处省略139个文件信息
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