使用C#和ML.NET进行图像分类任务。这个示例将展示如何加载图像数据、构建和训练模型，以及进行预测。

进阶版：图像分类

我们将使用ML.NET和预训练的TensorFlow模型进行图像分类。首先，确保你已经安装了以下NuGet包：

dotnet add package Microsoft.ML
dotnet add package Microsoft.ML.ImageAnalytics
dotnet add package Microsoft.ML.TensorFlow

代码示例：图像分类

        1.创建数据模型：

using Microsoft.ML.Data;

public class ImageData
{
    [LoadColumn(0)]
    public string ImagePath;

    [LoadColumn(1)]
    public string Label;
}

public class ImagePrediction : ImageData
{
    [ColumnName("Score")]
    public float[] Score;
}

         2.创建和训练模型：

using System;
using System.Collections.Generic;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
using Microsoft.ML.Transforms.Image;
using System.Drawing;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 创建ML上下文
        var mlContext = new MLContext();

        // 加载数据
        var data = new List<ImageData>
        {
            new ImageData { ImagePath = "path/to/image1.jpg", Label = "Label1" },
            new ImageData { ImagePath = "path/to/image2.jpg", Label = "Label2" }
        };

        var dataView = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(data);

        // 定义管道
        var pipeline = mlContext.Transforms.LoadImages(outputColumnName: "input", imageFolder: "", inputColumnName: nameof(ImageData.ImagePath))
            .Append(mlContext.Transforms.ResizeImages(outputColumnName: "input", imageWidth: 224, imageHeight: 224))
            .Append(mlContext.Transforms.ExtractPixels(outputColumnName: "input"))
            .Append(mlContext.Model.LoadTensorFlowModel("path/to/model"))
            .Append(mlContext.Transforms.CopyColumns("Score", "softmax2"));

        // 训练模型
        var model = pipeline.Fit(dataView);

        // 创建预测引擎
        var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<ImageData, ImagePrediction>(model);

        // 进行预测
        var image = new ImageData { ImagePath = "path/to/image3.jpg" };
        var prediction = predictionEngine.Predict(image);

        // 打印预测结果
        for (int i = 0; i < prediction.Score.Length; i++)
        {
            Console.WriteLine($"Label {i}: {prediction.Score[i]:0.####}");
        }
    }
}

代码解释

1. 数据模型：定义了图像数据的输入（ImagePath）和输出（Label）。
2. 创建ML上下文：初始化ML.NET的上下文对象。
3. 加载数据：加载图像数据集。
4. 定义管道：包括加载图像、调整图像大小、提取像素、加载TensorFlow模型，并使用模型进行预测。
5. 训练模型：在数据上训练模型。这里我们使用了预训练的TensorFlow模型，因此不需要实际的训练过程。
6. 预测引擎：创建预测引擎并进行图像分类。
7. 打印预测结果：输出每个标签的预测分数。

资源链接

• TensorFlow模型下载：TensorFlow Hub
• ML.NET文档：ML.NET Documentation

通过上述步骤，你可以训练和使用一个图像分类模型，并理解AI在图像分类任务中的应用。