请写一段语义分割领域对分割部分进行上色的代码

在计算机视觉和图像处理中，语义分割通常用于将图像中的每个像素分配到相应的类别。要在Python中，特别是使用深度学习库如PyTorch或TensorFlow，我们可以使用预训练的语义分割模型并对其进行可视化。这里是一个简单的例子，展示如何使用Segmentation Models库进行预测并上色：

import torch
from PIL import Image
import segmentation_models_pytorch as smp

# 加载预训练模型
model = smp.Unet('resnet50', classes=21)  # 使用ResNet50作为基础模型，假设我们有21个类别
model.load_state_dict(torch.load('your_model.pth'))  # 替换为实际模型路径

# 预测前准备一张图片
image_path = 'path_to_your_image.jpg'
img = Image.open(image_path)
img = img.resize((model.input_size[1], model.input_size[0]))  # 确保输入尺寸匹配模型期望

# 将图片转换为张量并标准化
tensor_img = smp.utils.image.to_tensor(img).unsqueeze(0)
seg_map = model(tensor_img)

# 获取概率最大的类别，并将其转换回原图尺寸
_, preds = torch.max(seg_map, dim=1)
preds = preds.squeeze().cpu().numpy()
preds = np.argmax(preds, axis=-1)

# 对分割结果进行颜色编码
color_palette = smp.utils.color_palette('cityscapes')[:classes]  # 假设我们还是21类
colored_img = Image.fromarray(preds.astype(np.uint8)).apply_color_pallete(color_palette)

# 显示原图和上色后的结果
colored_img.show()

请注意，你需要替换`your_model.pth`为你实际保存的模型文件路径，以及根据需要调整类别数、颜色编码等。这个代码展示了基本的概念，实际应用可能需要更复杂的图像预处理和后处理步骤。