classificar imagens de roupas

Oi Luan, tudo certinho?

Que bom que você está interessado em classificar imagens de roupas! Abaixo deixo uma sugestão de código.

Primeiro, vamos revisar alguns passos importantes:

1. Carregar o modelo treinado: Vamos carregar o modelo que já treinamos e salvamos antes.

   from tensorflow.keras.models import load_model
   
   modelo = load_model('caminho_para_o_modelo_salvo.h5')
   

2. Carregar e preparar a imagem para predição: Vamos usar uma imagem de roupa chamada minha_imagem.png. Precisamos carregá-la e prepará-la do mesmo jeito que fizemos com as imagens do dataset fashion_mnist.

   import numpy as np
   from tensorflow.keras.preprocessing import image
   
   # Carregar a imagem
   img = image.load_img('minha_imagem.png', target_size=(28, 28), color_mode='grayscale')
   img_array = image.img_to_array(img)
   
   # Normalizar a imagem (deixar os valores entre 0 e 1)
   img_array = img_array / 255.0
   
   # Adicionar uma dimensão extra para representar o lote (batch)
   img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
   

3. Fazer a predição: Agora, vamos usar o modelo para prever a classe da imagem.

   predicao = modelo.predict(img_array)
   

4. Interpretar o resultado: O resultado será um array de probabilidades para cada tipo de roupa. Precisamos encontrar a classe com a maior probabilidade.

   classes = ['Camiseta/top', 'Calça', 'Pulôver', 'Vestido', 'Casaco', 'Sandália', 'Camisa', 'Tênis', 'Bolsa', 'Bota']
   classe_predita = np.argmax(predicao)
   
   print(f'A imagem foi classificada como: {classes[classe_predita]}')
   

Reforço que os códigos fornecidos são apenas uma sugestão. Talvez seja necessário fazer algumas alterações para adaptá-los ao seu projeto.

Luan, espero ter ajudado.

Qualquer dúvida, compartilhe no fórum.

Abraços e bons estudos!