用深度学习进行嘴唇分割的python代码

嘴唇分割是一种图像分割技术，可以将人脸图像中的嘴唇部分从其他部分分离出来。以下是一个使用深度学习进行嘴唇分割的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model

# 加载模型
model = load_model('lip_segmentation_model.h5')

# 定义输入图像大小
img_width = 128
img_height = 128

# 转换输入图像
def preprocess(image):
    image = cv2.resize(image, (img_width, img_height))
    image = np.array(image)
    image = image.astype('float32')
    image /= 255
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    return image

# 加载图像
image = cv2.imread('face.jpg')

# 调整图像大小
image = cv2.resize(image, (img_width, img_height))

# 预处理图像
image = preprocess(image)

# 进行嘴唇分割
result = model.predict(image)

# 将预测结果转换为二值化图像
result = np.where(result > 0.5, 1, 0)

# 将二值化图像转换为灰度图像
result = result * 255
result = result.astype('uint8')

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Lip Segmentation Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先加载了一个预训练的深度学习模型，该模型用于进行嘴唇分割。然后，我们定义了一个方法来将输入图像转换为适当的大小和格式。接下来，我们加载要分割的人脸图像，并对其进行预处理。最后，我们使用加载的模型对图像进行嘴唇分割，并将预测结果转换为适当的格式以进行显示。