背景介绍

图像分类系统的核心是识别图片内容并输出分类结果。本系统采用简单图像处理技术，并结合预训练模型实现分类，支持本地运行，且在1-3天内完成实现。

思思路

1. 图像读取

使用OpenCV读取本地图片文件，确保文件路径正确。

import cv2

image_path = "example.jpg"
image = cv2.imread(image_path)

2. 分类逻辑

使用预训练模型（如YOLOv8）对输入图像进行分类。模型需在本地运行，无需依赖外部服务。

# 加载预训练模型
model_path = "path_to_yolo_v8_model"
net = cv2.loadModel(model_path)

3. 示例代码实现

import cv2

def classify_image(image_path):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)
    # 加载预训练模型
    model_path = "path_to_yolo_v8_model"
    net = cv2.loadModel(model_path)
    # 分类逻辑
    result = net.predict(image)
    print("分类结果：", result)

总结

本项目实现了图像分类系统，通过简单的图像处理技术和预训练模型实现分类。代码实现简单，支持本地运行，且在1-3天内完成。系统具备高效率，适合需要本地处理的场景。