基于Python深度学习PyTorch计算图片中秧苗的缺苗率代码

以下是一个基于Python深度学习PyTorch计算图片中秧苗缺苗率的代码示例：

import cv2
import numpy as np
import torch

# 加载深度学习模型
model = torch.load('model.pt', map_location=torch.device('cpu'))

# 读取图片并进行预处理
img = cv2.imread('image.jpg')
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = img / 255.0
img = torch.Tensor(img)

# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
    pred = model(img)
pred = torch.argmax(pred)

# 判断是否存在缺苗
if pred == 0:
    print('该图片中存在秧苗缺失')
else:
    print('该图片中不存在秧苗缺失')

同样需要注意的是，这个代码示例仅仅是一个简单的演示，实际情况下需要根据具体的数据集和模型进行相应的调整和优化。