CNN 图像处理代码分享

在这个博客中，我们将分享一篇关于使用卷积神经网络（CNN）进行图像处理的代码示例。CNN 是深度学习中用于图像识别、分类等任务的重要模型。

代码概述

以下是一个简单的 CNN 图像分类器的代码示例，它使用 TensorFlow 和 Keras 构建。

# 导入必要的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 构建模型
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 模型训练
# model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

扩展阅读

如果您对 CNN 图像处理感兴趣，以下是一些推荐的学习资源：

• TensorFlow 官方文档
• Keras 官方文档

示例图片

下面是一个示例图片，展示了使用 CNN 进行图像分类的效果。