my_photo.py

import numpy as np
from PIL import Image
import cnn_model

# target_image = "test-sushi.jpg"

im_rows = 32 # 画像の縦ピクセルサイズ
im_cols = 32 # 画像の横ピクセルサイズ
im_color = 3 # 画像の色空間
in_shape = (im_rows, im_cols, im_color)
nb_classes = 8

LABELS = ["寿司", "サラダ", "麻婆豆腐"]
CALORIES = [588, 118, 648]

# 保存したCNNモデルを読み込む
model = cnn_model.get_model(in_shape, nb_classes)
model.load_weights("./image/photos-model.hdf5")

def check_photo(path):
  # 画像を読み込む
  img = Image.open(path)
  img = img.convert("RGB") # 色空間をRGBに
  img = img.resize((im_cols, im_rows)) # サイズ変更
  # plt.imshow(img)
  # plt.show()
  # データに変換
  x = np.asarray(img)
  x = x.reshape(-1, im_rows, im_cols, im_color)
  x = x / 255

  # 予測
  pre = model.predict([x])[0]
  idx = pre.argmax()
  per = int(pre[idx] * 100)
  return (idx, per)


def check_photo_str(path):
  idx, per = check_photo(path)
  # 答えを表示
  print("この写真は、", LABELS[idx], "で、カロリーは", CALORIES[idx],"kcal")
  print("可能性は、", per, "%")


if __name__ == "__main__":
  check_photo_str("static/test_image/test-sushi.jpg")
  check_photo_str("static/test_image/test-salad.jpg")