python 盲道颜色分割的代码

以下是一个基于OpenCV的Python盲道颜色分割代码示例：

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。

相关问题

python 盲道分割的代码

以下是 Python 中的盲道分割代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 中值滤波去噪
img = cv2.medianBlur(img, 5)

# 自适应阈值二值化
thresh = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
                               cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 膨胀操作，增强连通性
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
thresh = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)

# 查找轮廓
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE,
                                          cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 画矩形框并保存结果
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imwrite('result.jpg', img)

以上代码实现了盲道分割的基本流程，包括图像读取、中值滤波、自适应阈值二值化、膨胀操作、查找轮廓以及画矩形框等操作。其中自适应阈值二值化和膨胀操作可以根据具体情况进行调整，以得到更好的分割效果。

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：

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。