import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms import skimage.segmentation as seg import numpy as np # 超参数 from PIL import Image num_superpixels = 1000 compactness = 10 sigma = 1 # 定义模型 class SuperpixelSegmentation(nn.Module): def init(self): super(SuperpixelSegmentation, self).init() self.convs = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(64, num_superpixels, kernel_size=1, stride=1) ) def forward(self, x): x = self.convs(x) return x # 加载图像 imgA = Image.open('1.png').convert('RGB') imgB = Image.open('2.jpg').convert('RGB') # 超像素分割 imgA_np = np.array(imgA) segments = seg.slic(imgA_np, n_segments=num_superpixels, compactness=compactness, sigma=sigma) segments = torch.from_numpy(segments).unsqueeze(0).unsqueeze(0).float() segments = F.interpolate(segments, size=(imgA.height, imgA.width), mode='nearest').long() # 应用超像素块范围到图像B imgB_np = np.array(imgB) for i in range(num_superpixels): mask = (segments == i) imgB_np[mask.expand(3, -1, -1)] = np.mean(imgB_np[mask.expand(3, -1, -1)], axis=1, keepdims=True) # 显示超像素分割图像 imgA_segments = np.zeros_like(imgA_np) for i in range(num_superpixels): mask = (segments == i) imgA_segments[mask.expand(3, -1, -1)] = np.random.randint(0, 255, size=(3,)) imgA_segments = Image.fromarray(imgA_segments.astype(np.uint8)) imgB_segments = Image.fromarray(imgB_np) # 显示图像 transforms.ToPILImage()(imgA).show() transforms.ToPILImage()(imgB).show() imgA_segments.show() imgB_segments.show()上述代码出现错误:RuntimeError: expand(CPUBoolType{[1, 1, 512, 512]}, size=[3, -1, -1]): the number of sizes provided (3) must be greater or equal to the number of dimensions in the tensor (4)
时间: 2023-08-22 08:05:10 浏览: 77
这个错误出现的原因是在这行代码中:
```
imgB_np[mask.expand(3, -1, -1)] = np.mean(imgB_np[mask.expand(3, -1, -1)], axis=1, keepdims=True)
```
`mask.expand(3, -1, -1)`的输出的维度是 `[3, 1, 512, 512]`,但是`imgB_np`的维度是 `[512, 512, 3]`,所以二者无法进行广播操作。你需要将`imgB_np`的维度改为`[3, 512, 512]`,然后再进行操作。修改的代码如下所示:
```
imgB_np = np.transpose(imgB_np, (2, 0, 1))
for i in range(num_superpixels):
mask = (segments == i)
imgB_np[:, mask] = np.mean(imgB_np[:, mask], axis=1, keepdims=True)
imgB_np = np.transpose(imgB_np, (1, 2, 0))
```
这里我们先对`imgB_np`进行了转置操作,将通道维度放在最前面,reshape成了`[3, 512, 512]`的维度,然后进行超像素块的操作,最后再将维度转置回来,得到了`[512, 512, 3]`的维度。
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import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn
这是一段导入 PyTorch 库中常用模块和函数的代码。其中:
- `import torch` 导入了 PyTorch 库;
- `import torch.nn.functional as F` 导入了 PyTorch 中的函数模块,并将其命名为 `F`;
- `from torch import nn` 导入了 PyTorch 中的 `nn` 模块,它包含了各种神经网络层的实现。
解释一下代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torch.utils.data.dataloader as Loader import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.op
这段代码是在Python中导入一些常用的机器学习和深度学习的库,其中包括:
1. matplotlib.pyplot:用于绘制数据可视化图表的库。
2. numpy:用于数值计算的库。
3. torch:PyTorch深度学习框架的主要库。
4. torch.utils.data.dataloader:用于数据加载和预处理的库。
5. torchvision:PyTorch的图像处理库。
6. torchvision.transforms:用于对图像进行转换和预处理的库。
7. torch.nn:PyTorch的神经网络模块库。
8. torch.nn.functional:PyTorch的神经网络函数库。
9. torch.optim:PyTorch的优化器库。
通过导入这些库,我们可以在Python中方便地进行深度学习的模型构建和数据处理。