Deep-Image-Matting-PyTorch 测试模型代码
时间: 2023-08-07 19:03:57 浏览: 72
以下是使用 Deep-Image-Matting-PyTorch 进行模型测试的示例代码:
```python
import torch
from torch.autograd import Variable
from torchvision.transforms import ToTensor, ToPILImage
from PIL import Image
import numpy as np
from models.models import build_model
from utils.util import pad_image, load_image, img_resize
# 加载模型
model = build_model()
# 加载并处理图像
img_path = "path/to/image.png"
img = load_image(img_path)
img = img_resize(img, 320)
img = pad_image(img, 8)
img = ToTensor()(img)
img = Variable(img)
# 运行模型
pred, _, _ = model(img.unsqueeze(0))
# 处理输出
pred = pred.squeeze().cpu().data.numpy()
pred = (pred * 255).astype(np.uint8)
pred = np.transpose(pred, (1, 2, 0))
pred = Image.fromarray(pred)
# 显示结果
pred.show()
```
需要注意的是,此代码需要 Deep-Image-Matting-PyTorch 的模型和工具函数。如果您尚未安装它们,请先安装。