如何将预测的分割掩码与原始图片合并，通常是通过位运算（AND、OR等），将分割信息应用到原图的每个像素。代码

将预测的分割掩码与原始图片结合通常涉及到以下步骤：

1. 导入必要的库：Python中可以使用PIL（Pillow）库来处理图像，以及numpy来进行数组操作。

from PIL import Image
import numpy as np

2. 加载原始图片和分割掩码。假设`img`是原始图片，`mask`是灰度的二值分割掩码（0代表背景，非0代表前景）。

# img = Image.open('original_image.jpg')
# mask = Image.open('segmentation_mask.png').convert('L')  # 将灰度图转换为单通道

3. 确保图片和掩码的尺寸一致。如果需要调整大小，可以使用`resize()`函数。

4. 使用位与（&）操作将掩码与图片像素逐对应地进行处理，只保留掩码部分。这里，`np.array(img)`得到的是一个numpy数组，我们可以直接进行位运算。

combined_img = np.where(mask > 0, img.convert('RGB'), np.zeros_like(img))  # 如果mask大于0，用原图颜色，否则设为黑色

5. 最后，将结果转换回PIL图像并保存。

combined_img_pil = Image.fromarray(combined_img)
combined_img_pil.save('combined_image.jpg')