python如何截取yolov7-segmentation涂色区域
时间: 2023-09-01 07:06:32 浏览: 47
要截取 YOLOv7-Segmentation 模型中的涂色区域,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 加载 YOLOv7-Segmentation 模型并通过图像进行推断,获取分割结果。
```python
import torch
from models import Darknet
from utils.utils import non_max_suppression, load_classes
from utils.datasets import letterbox
# 加载模型
model = Darknet("cfg/yolov7.cfg")
model.load_state_dict(torch.load("weights/yolov7.pt", map_location=torch.device("cpu")))
model.eval()
# 加载类别名称
classes = load_classes("data/coco.names")
# 读取图像
image = cv2.imread("path/to/image.jpg")
image = letterbox(image, new_shape=(model.img_size, model.img_size))
# 图像预处理
image = image[:, :, ::-1].transpose((2, 0, 1)).copy()
image = torch.from_numpy(image).float().div(255.0).unsqueeze(0)
# 模型推断
with torch.no_grad():
detections = model(image)
detections = non_max_suppression(detections, conf_thres=0.5, nms_thres=0.4)
# 解析分割结果
segmentation = detections[0][:, -1].unsqueeze(1)
```
2. 根据分割结果,提取涂色区域。
```python
import numpy as np
# 获取涂色区域
colored_area = np.where(segmentation != 0, 255, 0).astype(np.uint8)
```
现在,`colored_area` 变量中存储了提取的涂色区域,可以根据需要进行后续处理或保存。请确保已使用适当的库导入所需的函数和模块。