pytorch deeplabv3 抠出图像另存

PyTorch DeepLabv3是一个基于深度学习算法的图像分割工具，它可以快速地将图像中的目标进行分离，并且可以将其另存为需要的格式，如png、jpg等。

在pytorch deeplabv3中，我们需要先导入需要分割的图像，并将其转换成模型所需要的格式。接着，我们可以调用模型进行图像分割，并将分离好的目标图像保存下来。

具体步骤如下：

1. 导入需要分割的图像。我们可以使用Pillow或OpenCV等库进行图像读取，例如：

    from PIL import Image
    
    img = Image.open("image.jpg")

2. 将图像转换成模型所需要的格式。DeepLabv3模型需要将图像进行标准化（减去均值并除以标准差），并且需要调整图像尺寸。我们可以使用torchvision.transforms库进行图像转换，例如：

    from torchvision import transforms
    
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((512, 512)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(
            (0.485, 0.456, 0.406),
            (0.229, 0.224, 0.225)
        )
    ])
    
    img_transformed = transform(img)

3. 加载DeepLabv3模型。我们可以使用torchvision库中已经预训练好的模型，例如：

    import torchvision.models as models
    
    model = models.segmentation.deeplabv3_resnet101(pretrained=True).eval()

4. 进行图像分割。我们可以将图像通过模型进行分割，例如：

    with torch.no_grad():
        output = model(img_transformed.unsqueeze(0))
    
    output_mask = output['out'][0].argmax(0)

5. 将分割好的目标图像保存下来。我们可以使用Pillow或OpenCV等库进行图像保存，例如：

    from torchvision.utils import save_image
    
    save_image(output_mask.float()/255, "output.png")

以上就是使用PyTorch DeepLabv3抠出图像并另存的一般步骤，需要注意的是，不同的图片和模型参数会影响结果，具体操作需根据实际情况进行调整。