@目录前言一、什么是图像分类？1、图像分类的概念2、MobileNet简介二、使用python实现图像分类（py_to_py_ssd_mobilenet.py）1、获取预训练模型2、使用opencv_dnn进行推理3、实现图像分类（代码汇总）三、使用LabVIEWdnn实现图像分类（callpb_photo.vi）1、读取待分类的图片和pb模型2、将待分类的图片进行预处理3、将图像输入至神经网络中并进行推理4、实现图像分类5、总体程序源码：四、源码下载总结前言上一篇和大家一起分享了如何使用LabVIEWOpenCVdnn实现手写数字识别，今天我们一起来看一下如何使用LabVIEWOpenCVd

(文章目录)前言上一篇和大家一起分享了如何使用LabVIEWOpenCVdnn实现手写数字识别，今天我们一起来看一下如何使用LabVIEWOpenCVdnn实现图像分类。一、什么是图像分类？1、图像分类的概念图像分类，核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签。标签总是来自预定义的可能类别集。示例：我们假定一个可能的类别集categories={dog,cat,eagle}，之后我们提供一张图片（下图）给分类系统。这里的目标是根据输入图像，从类别集中分配一个类别，这里为eagle,我们的分类系统也可以根据概率给图像分

(文章目录)前言上一篇和大家一起分享了如何使用LabVIEWOpenCVdnn实现手写数字识别，今天我们一起来看一下如何使用LabVIEWOpenCVdnn实现图像分类。一、什么是图像分类？1、图像分类的概念图像分类，核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签。标签总是来自预定义的可能类别集。示例：我们假定一个可能的类别集categories={dog,cat,eagle}，之后我们提供一张图片（下图）给分类系统。这里的目标是根据输入图像，从类别集中分配一个类别，这里为eagle,我们的分类系统也可以根据概率给图像分