作成モデルを利用してイメージ判定

作成モデルを利用してイメージ判定

from keras.models import load_model
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import img_to_array, load_img

#ファイル名
jpg_name = 'ELFADSC08920_TP_V'

#学習済みモデルの読込
model=load_model('keras_model.h5')

#画像の読込
img_path = ('target/' + jpg_name + '.jpg')
img = img_to_array(load_img(img_path, target_size=(224,224)))

#0-1に変換
img_nad = img_to_array(img)/255

#4次元配列に
img_nad = img_nad[None, ...]

#表示したいクラス名(任意設定)
label=['1','2']

#判別
pred = model.predict(img_nad, batch_size=1, verbose=0)
print('pred:',pred)

#判別結果で最も高い数値を抜き出し
score = np.max(pred)

#判別結果の配列から最も高いところを抜きだし、そのクラス名をpred_labelへ
pred_label = label[np.argmax(pred[0])]

#表示
print('name:',pred_label)
print('score:',score)