语义分割模型预测结果和眼膜拼接保存代码
时间: 2024-01-22 13:17:32 浏览: 27
以下是一个基于 PyTorch 的语义分割模型预测结果和眼膜拼接保存的代码示例:
```python
import torch
import numpy as np
from PIL import Image
# 加载模型
model = torch.load('semantic_segmentation_model.pt', map_location='cpu')
# 加载图像
image = Image.open('input_image.jpg')
image = np.array(image)
# 预处理图像
image = image.transpose((2, 0, 1))
image = image.astype(np.float32) / 255.
image = np.expand_dims(image, axis=0)
# 进行预测
with torch.no_grad():
output = model(torch.from_numpy(image))
# 将预测结果转换为图像
output = output.squeeze().cpu().numpy()
output = np.argmax(output, axis=0)
output = output.astype(np.uint8) * 255
# 加载眼膜图像
mask = Image.open('eye_mask.png')
mask = np.array(mask)
# 将预测结果和眼膜拼接
combined = np.zeros((image.shape[2], image.shape[3], 3))
combined[:, :, 0] = output
combined[:, :, 1] = mask[:, :, 1]
combined = combined.astype(np.uint8)
# 保存结果图像
result = Image.fromarray(combined)
result.save('output_image.jpg')
```
在这个示例中,我们首先加载了预训练的语义分割模型,并将输入图像进行预处理。然后,我们使用模型对图像进行预测,并将预测结果转换为图像。接下来,我们加载了眼膜图像,并将预测结果和眼膜拼接在一起。最后,我们将结果图像保存到文件中。
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