最简单的图像语义分割代码

图像语义分割是一种计算机视觉任务，它将图像中的每个像素分配到预定义的类别中，比如前景、背景或其他物体。最简单的代码示例通常会涉及深度学习框架如PyTorch或TensorFlow，结合预训练的模型如U-Net或FCN。

以下是一个使用Python和PyTorch的简单例子：

import torch
from torchvision.models.segmentation importfcn_resnet101

# 加载预训练的FCN模型
model = fcn_resnet101(pretrained=True)

# 假设我们有一个输入图像
input_image = ... # PIL Image or Tensor with shape (C, H, W)

# 预处理输入
input_tensor = ... # 将图像转换为模型所需的格式
input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)  # 添加batch dimension (N, C, H, W)

# 获取预测结果
with torch.no_grad():
    output = model(input_batch)
    
# 输出是概率分布图，需要通过argmax将其转化为类别标签
output = torch.argmax(output[0], dim=1)

# 显示原始图像和分割后的结果
seg_image = output.cpu().numpy().astype('uint8')

请注意，这只是一个非常基础的示例，实际应用中还需要加载数据集、设置优化器、训练或者微调模型以及处理后处理步骤等。此外，不同的库和版本可能会有不同的API细节。