IDLE用定义好的unet模型model分割测试集test的图像代码

以下是使用定义好的unet模型`model`进行测试集`test`图像分割的代码示例：

import numpy as np
from PIL import Image
import os
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.models import load_model

# 加载模型
model = load_model('unet_model.h5')

# 定义图像大小
img_width, img_height = 256, 256

# 预测测试集图像
test_path = 'test/'
for img_name in os.listdir(test_path):
    img = Image.open(test_path + img_name)
    img = img.resize((img_width, img_height))
    img = np.array(img) / 255.0
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    pred = model.predict(img)
    pred = np.squeeze(pred, axis=0)
    pred = (pred > 0.5).astype(np.uint8) * 255
    plt.imshow(pred, cmap='gray')
    plt.show()

代码中首先加载已经训练好的unet模型`model`，然后定义了测试集图像的路径`test_path`和每个图像的大小`img_width`和`img_height`。对于测试集中的每个图像，将其读取并调整大小，并将像素值缩放到0到1之间。然后调用模型的`predict`方法对图像进行预测，并将预测结果进行二值化处理。最后使用Matplotlib库展示分割结果。