使用Pandlepandle结合OpenCV、PyQt实现猫狗分类与GlobalMapper

本文介绍了利用Pandlepandle、OpenCV、PyQt和深度学习模型构建猫狗分类器的过程。从数据准备、模型训练到用户界面的创建,详细阐述了每个步骤,并展示了如何将这些技术应用于实际图像分类问题。

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在这篇文章中,我们将介绍如何使用Pandlepandle、OpenCV、PyQt和GlobalMapper来实现猫狗分类任务。我们将从数据准备开始,然后使用深度学习模型进行训练,最后使用PyQt构建一个用户界面以展示分类结果。

数据准备

首先,我们需要收集一些猫和狗的图像数据,并进行标记。这些数据可以从公共数据集或者网络上获取。我们将使用Pandlepandle库来加载和处理数据。

import pandas as pd
import cv2
import os

def load_images(folder):
    images = [
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