python 盲道颜色分割的代码
时间: 2023-12-15 09:51:21 浏览: 28
以下是一个基于OpenCV的Python盲道颜色分割代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载图像
img = cv2.imread('blindroad.jpg')
# 转换颜色空间为HSV
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 定义HSV中颜色的范围
lower_yellow = np.array([20, 100, 100])
upper_yellow = np.array([30, 255, 255])
# 创建掩膜
mask = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)
# 应用掩膜
res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
# 显示结果
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('result', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码将图像加载到OpenCV中,将颜色空间转换为HSV,并定义了黄色的颜色范围。然后,使用`cv2.inRange()`函数创建一个掩膜,将其应用于原始图像,并使用`cv2.bitwise_and()`函数生成结果图像。最后,使用`cv2.imshow()`函数将原始图像、掩膜和结果图像显示在屏幕上。
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python 盲道分割的代码
以下是一个基于 OpenCV 的 Python 盲道分割代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image.png')
# 将图片转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150, apertureSize=3)
# 轮廓检测
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 找到最长的轮廓
longest_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, [longest_contour], -1, (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这个示例代码中使用了高斯滤波和 Canny 边缘检测来找到图像中的边缘,然后使用 `findContours` 方法找到轮廓,并选择最长的轮廓进行绘制。这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要更复杂的算法和参数调整。
python 盲道语义分割的代码
以下是一个基于PyTorch的盲道语义分割模型的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class BlindSegNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(BlindSegNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1)
self.conv4 = nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1)
self.conv5 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1)
self.upconv1 = nn.ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=2, stride=2)
self.upconv2 = nn.ConvTranspose2d(1024, 256, kernel_size=2, stride=2)
self.upconv3 = nn.ConvTranspose2d(512, 128, kernel_size=2, stride=2)
self.upconv4 = nn.ConvTranspose2d(256, 64, kernel_size=2, stride=2)
self.upconv5 = nn.ConvTranspose2d(128, 1, kernel_size=1)
def forward(self, x):
# Encoder
conv1 = F.relu(self.conv1(x))
conv2 = F.relu(self.conv2(conv1))
conv3 = F.relu(self.conv3(conv2))
conv4 = F.relu(self.conv4(conv3))
conv5 = F.relu(self.conv5(conv4))
# Decoder
upconv1 = F.relu(self.upconv1(conv5))
upconv2 = F.relu(self.upconv2(torch.cat([conv4, upconv1], dim=1)))
upconv3 = F.relu(self.upconv3(torch.cat([conv3, upconv2], dim=1)))
upconv4 = F.relu(self.upconv4(torch.cat([conv2, upconv3], dim=1)))
upconv5 = torch.sigmoid(self.upconv5(torch.cat([conv1, upconv4], dim=1)))
return upconv5
```
该模型使用了5个卷积层和5个反卷积层来构建一个基本的编码器-解码器模型,其中使用ReLU激活函数和Sigmoid激活函数进行特征提取和输出。在训练过程中,可以使用二元交叉熵损失函数来计算预测结果和真实标签之间的差异。