CNN实战案例：从图像识别到医疗诊断
深度学习算法
卷积神经网络（CNN）
以下是基于Spring Boot和卷积神经网络（CNN）的实例分类及核心实现方法，涵盖图像识别、医疗诊断、工业检测等多个领域。每个实例均提供关键代码片段和实现思路。
图像分类
1. MNIST手写数字识别
使用Spring Boot暴露REST API，调用Python训练的CNN模型（TensorFlow/Keras）：
@PostMapping("/predict")
public String predictDigit(@RequestParam("file") MultipartFile file) {// 调用Python脚本或TensorFlow Java API运行模型ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder("python", "mnist_cnn.py", file.getBytes());Process p = pb.start();// 解析输出结果
}
2. CIFAR-10物体分类
集成PyTorch模型到Spring Boot：
// 加载预训练模型
Module module = TorchScript.load("cifar10_cnn.pt");
// 图像预处理后调用模型
Tensor output = module.forward(IValue.from(inputTensor)).toTensor();
3. 花卉种类识别
使用Spring Boot + TensorFlow Serving部署：
# application.properties
tf.model.url=http://localhost:8501/v1/models/flower_cnn:predict
4. 狗品种识别
自定义CNN模型集成：
public class DogBreedCNN {@Beanpublic Sequential model() {return new Sequential().add(new Conv2D(32, (3,3), "relu")).add(new MaxPooling2D((2,2)));}
}
5. 车型识别
使用OpenCV预处理图像后调用CNN：
Mat image = Imgcodecs.imdecode(new Mat(file.getBytes()), Imgcodecs.IMREAD_COLOR);
Imgproc.resize(image, image, new Size(224, 224));
6. 时尚物品分类（Fashion-MNIST）
Keras模型转Java：
try (Graph graph = new Graph()) {graph.importGr