让垃圾分类不再是难事：Python + 微信小程序开发指南

2024-01-05 10:22:37

用Python开发垃圾分类应用程序

安装必要的库

首先，我们需要安装一些必要的库。为此，请打开命令提示符或终端窗口，并输入以下命令：

pip install opencv-python
pip install numpy
pip install pandas

导入库

接下来，我们需要导入这些库。为此，请在您的 Python 脚本的开头添加以下代码：

import cv2
import numpy as np
import pandas as pd

加载垃圾分类模型

现在，我们需要加载垃圾分类模型。为此，请使用以下代码：

model = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy.prototxt.txt", "res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel")

预处理图像

接下来，我们需要对图像进行预处理。为此，请使用以下代码：

image = cv2.imread("image.jpg")
blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(image, (300, 300)), 0.007843, (300, 300), 127.5)

将图像输入模型

现在，我们需要将图像输入模型。为此，请使用以下代码：

model.setInput(blob)

获得模型输出

现在，我们需要获得模型输出。为此，请使用以下代码：

detections = model.forward()

后处理输出

接下来，我们需要对输出进行后处理。为此，请使用以下代码：

for i in np.arange(0, detections.shape[2]):
    confidence = detections[0, 0, i, 2]

    if confidence > 0.2:
        x1 = int(detections[0, 0, i, 3] * image.shape[1])
        y1 = int(detections[0, 0, i, 4] * image.shape[0])
        x2 = int(detections[0, 0, i, 5] * image.shape[1])
        y2 = int(detections[0, 0, i, 6] * image.shape[0])

        cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)

保存图像

现在，我们需要保存图像。为此，请使用以下代码：

cv2.imwrite("image_with_bounding_boxes.jpg", image)

使用微信小程序开发垃圾分类应用程序

创建新的微信小程序项目

首先，我们需要创建一个新的微信小程序项目。为此，请使用以下命令：

wxapp init my-trash-classification-app

将 Python 代码添加到项目中

接下来，我们需要将 Python 代码添加到项目中。为此，请将 Python 脚本复制到项目目录中的 src/pages/index/index.py 文件中。

修改 app.json 文件

现在，我们需要修改 app.json 文件。为此，请将以下代码添加到 app.json 文件中：

{
  "pages": [
    "pages/index/index"
  ],
  "window": {
    "backgroundTextStyle": "light",
    "navigationBarBackgroundColor": "#ffffff",
    "navigationBarTitleText": "垃圾分类",
    "navigationBarTextStyle": "black"
  }
}