深度图像先验算法代码

这里提供一个基于深度学习的图像分割算法的示例代码，其中包含深度图像先验信息的利用。

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载深度学习模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 加载图像和深度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
depth = cv2.imread('depth.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 对深度图像进行归一化
depth = depth.astype(np.float32) / 255.0

# 将图像和深度图像合并为一个输入
input_data = np.concatenate((img, depth[..., np.newaxis]), axis=-1)
input_data = input_data[np.newaxis, ...]

# 进行图像分割
output_data = model.predict(input_data)

# 显示分割结果
mask = np.argmax(output_data[0], axis=-1).astype(np.uint8)
mask = cv2.resize(mask, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.waitKey()

在这个示例代码中，深度图像被归一化到了0-1之间，并且与原始图像进行了合并。然后，将合并后的图像输入到深度学习模型中进行图像分割。最后，通过显示分割结果，可以看到深度图像先验信息的利用可以提高图像分割的准确性。