当前位置：首页 > news >正文

VGG16分类模型的网页界面（Flask，keras）

news 2025/9/13 23:21:32

开发一个网页版的VGG16模型界面可以分为以下几个步骤：

步骤1：数据准备

首先要准备一组图片数据集，建议使用ImageNet数据集，该数据集包含超过1000个类别和100万张图像。您可以将ImageNet数据集转换为Keras的格式。如果您没有ImageNet数据集，您可以使用其他开源的数据集。

步骤2：VGG16模型的导入

导入已经训练好的VGG16模型，可以使用Keras中的API函数进行导入。确保模型训练的图像大小与您的数据集图像的大小匹配。

```python
from keras.applications.vgg16 import VGG16
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
```

步骤3：创建界面

使用HTML和CSS创建界面，您可以使用Flask或Django等Python框架为您的界面添加交互性。

步骤4：图像上传

在您的界面中添加一个图像上传按钮以允许用户上传要进行预测的图像。您可以使用Flask框架的request模块来处理图像的上传。

```python
from flask import Flask, request, redirect, url_for
from werkzeug.utils import secure_filename

app = Flask(__name__)

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def upload_file():
if request.method == 'POST':
file = request.files['file']
filename = secure_filename(file.filename)
file.save(os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename))
return redirect(url_for('predict', filename=filename))
return '''
<!doctype html>
<title>Upload new File</title>
<h1>Upload new File</h1>
<form method=post enctype=multipart/form-data>
<input type=file name=file>
<input type=submit value=Upload>
</form>
'''
```

步骤5：预测图像并显示结果

在上传图像后，您需要使用VGG16模型来对图像进行分类。您可以使用Keras的predict方法根据上传的图像生成预测结果，然后将结果作为输出返回到用户的浏览器。

```python
from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
import numpy as np
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
from keras.applications.vgg16 import decode_predictions

@app.route('/predict/<filename>')
def predict(filename):
# load the image
img = load_img(os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename), target_size=(224, 224))
# convert to array
img = img_to_array(img)
# reshape into a single sample with 3 channels
img = img.reshape(1, 224, 224, 3)
# preprocess image
img = preprocess_input(img)
# predict the probability across all output classes
pred = model.predict(img)
# convert the probabilities to class labels
label = decode_predictions(pred)
# retrieve the most likely result, e.g. highest probability
result = label[0][0][1]
return result
```

VGG16分类模型的网页界面（Flask，keras）

相关文章：

VGG16分类模型的网页界面（Flask，keras）

互联网摸鱼日报（2023-03-12）

SpringBoot异常处理？用这两个就够啦！

mysql-查询重复数据的条数-count

【Java枚举类】使用enum关键词定义枚举类

第十四届蓝桥杯三月真题刷题训练——第 8 天

鼎阳SDS2074X Plus免费“升级”（破解）备忘录

【C++】C++标准模板库STL （一） string类的使用详解

如何用SpringBoot+Thymeleaf+Echart生成好看的柱状图，折线图，饼状图

LeetCode819. 最常见的单词（python）

【深入理解C指针】经典笔试题——指针和数组

雷达散射截面

希腊棺材之谜——复盘

CentOS的下载和安装

new bing的chatGPT如何解析英文论文pdf

学会这12个Python装饰器，让你的代码更上一层楼

企业使用ERP的好处

【QT】如何获取屏幕(桌面)的大小或分辨率

ETL工具的选择

SpringBoot仿天猫商城java web购物网站的设计与实现

【Redis技术进阶之路】「原理分析系列开篇」分析客户端和服务端网络诵信交互实现（服务端执行命令请求的过程 - 初始化服务器）

在 Nginx Stream 层“改写”MQTT ngx_stream_mqtt_filter_module

五年级数学知识边界总结思考-下册

使用van-uploader 的UI组件，结合vue2如何实现图片上传组件的封装

2025 后端自学UNIAPP【项目实战：旅游项目】6、我的收藏页面

Cloudflare 从 Nginx 到 Pingora：性能、效率与安全的全面升级

vue3 定时器-定义全局方法 vue+ts

打手机检测算法AI智能分析网关V4守护公共/工业/医疗等多场景安全应用

给网站添加live2d看板娘

DBLP数据库是什么？