img_masked1 = img * torch.from_numpy(mask1).float()报错：The size of tensor a (128) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 2

这个错误的原因是img的第三个维度的大小为3，而mask1的第三个维度的大小为1，两个 tensor 的形状不匹配。你需要将 mask1 的形状改为与 img 相同的形状，比如可以将 mask1 在第三个维度上扩展为3，如下所示：

mask1 = np.expand_dims(mask1, axis=2)
img_masked1 = img * torch.from_numpy(mask1).float()

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img_masked1 = img * torch.from_numpy(mask1).float() 什么意思

这行代码的意思是将一个numpy数组 mask1 转换为 tensor 类型后与 tensor 类型的图像 img 进行逐元素相乘。得到的结果是一个与原图大小相同的 tensor，其中 mask1 的每个元素都与 img 对应位置的元素相乘得到。这种操作可以实现对图像中特定区域进行遮罩或滤波等处理。

把下面的代码用c++实现 import numpy as np import torch import cv2 result = np.fromfile('permute_1_0.raw', dtype=np.float32) img = result.reshape((2,480,480)) torch_img = torch.from_numpy(img) index = torch.max(torch_img, dim=0)[1].numpy().astype(np.uint8) index[index > 0] = 255 # 白色 cv2.imshow('out', index) cv2.waitKey(0)

以下是用C++实现的代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <torch/torch.h>

int main() {
    // 读取数据
    std::ifstream input("permute_1_0.raw", std::ios::binary);
    std::vector<float> data(2 * 480 * 480);
    input.read(reinterpret_cast<char*>(data.data()), data.size() * sizeof(float));
    input.close();

    // 转换数据类型
    torch::Tensor tensor = torch::from_blob(data.data(), {2, 480, 480}, torch::kFloat32).clone();

    // 获取最大值索引
    torch::Tensor max = std::get<0>(torch::max(tensor, 0));
    torch::Tensor index = max.argmax(0).to(torch::kUInt8);

    // 去除背景
    index.masked_fill_(index == 0, 255);

    // 转换为OpenCV格式
    cv::Mat out(index.sizes()[0], index.sizes()[1], CV_8UC1, index.data_ptr());

    // 显示图像
    cv::imshow("out", out);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

注意需要安装OpenCV和PyTorch C++ API，并且需要将`permute_1_0.raw`文件放在当前目录下。