将语义分割的原图眼膜和resnet-unet模型的输出进行拼接并保存代码

以下是将语义分割的原图眼膜和ResNet-UNet模型的输出进行拼接并保存的Python代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取原图和眼膜分割结果
img = cv2.imread('original_image.jpg')
mask = cv2.imread('mask_image.jpg')

# 调整眼膜分割结果的尺寸与原图相同
mask = cv2.resize(mask, (img.shape[1], img.shape[0]))

# 加载ResNet-UNet模型并进行预测
model = load_model('resnet_unet.h5')
pred_mask = model.predict(np.expand_dims(img, axis=0))[0]

# 将预测结果转换为二值图像
pred_mask[pred_mask >= 0.5] = 255
pred_mask[pred_mask < 0.5] = 0
pred_mask = pred_mask.astype('uint8')

# 将原图和拼接后的结果保存
result = cv2.bitwise_and(img, mask)
result = cv2.bitwise_or(result, pred_mask)
cv2.imwrite('result_image.jpg', result)

代码中首先读取原图和眼膜分割结果，然后调整眼膜分割结果的尺寸与原图相同。接着加载ResNet-UNet模型并进行预测，将预测结果转换为二值图像。最后将原图和拼接后的结果保存。