Primeiro, carreguei o modelo pré treinado e importei as bibliotecas necessárias.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import (
MobileNetV2,
preprocess_input,
decode_predictions
)
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np
# Carregar o modelo
modelo = MobileNetV2(
weights="imagenet"
)
Depois, carreguei a imagem e realizei o pré processamento.
# Carregar a imagem
img = image.load_img(
"imagem.jpg",
target_size=(224, 224)
)
# Converter para array
img_array = image.img_to_array(img)
# Ajustar o formato
img_array = np.expand_dims(
img_array,
axis=0
)
# Pré processar a imagem
img_array = preprocess_input(
img_array
)
Em seguida, utilizei o modelo para fazer a previsão.
# Realizar a classificação
previsao = modelo.predict(
img_array
)
# Exibir o resultado
resultado = decode_predictions(
previsao,
top=1
)
print(resultado)
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