14、使用卷积神经网络进行图像分类

使用卷积神经网络进行图像分类

在计算机视觉领域，利用图像数据构建预测性机器学习模型是一项极具挑战性但又充满潜力的任务。本文将逐步引导你构建一个图像分类模型，从图像特征提取开始，深入探讨卷积神经网络的工作原理，最终使用Keras构建一个用于Zalando研究数据集的图像分类卷积神经网络。

1. 图像特征提取

在处理非结构化数据（如文本或图像）时，首先需要将数据转换为机器学习模型可以使用的数值表示，这个过程称为特征提取。对于图像数据，其特征就是图像的像素值。

1.1 灰度图像特征提取

以一个1150 x 1150像素的灰度图像为例，它会返回一个1150 x 1150的像素强度矩阵。灰度图像的像素值范围从0到255，其中0表示完全黑色的像素，255表示完全白色的像素，中间值表示不同程度的灰色。

以下是提取灰度猫卷饼图像特征的代码示例：

import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
%matplotlib inline

# 读取灰度猫卷饼图像
cat_burrito = mpimg.imread('images/grayscale_cat_burrito.jpg')
cat_burrito

如果运行上述代码无法读取.jpg文件，可以通过运行 pip install pillow 安装PIL库。

运行上述代码后，会得到一个二维的numpy ndarray，其中包含了模