针对超像素图像，将图像内容取消，只留下代表每个超像素块范围的线。如何用pytorch实现

要实现这个功能，可以利用PyTorch中的区域池化函数（roi pooling）和边界框（bounding box）信息。具体步骤如下：

1. 首先，使用超像素算法将原始图像分割成若干个超像素块，生成超像素块的边界框信息。

2. 利用PyTorch中的区域池化函数（如torch.nn.functional.roi_pool）对每个超像素块进行池化，将其转换为固定大小的张量。

3. 将池化后的张量中的像素值全部设置为0，只保留超像素块的边界像素的值，即可得到代表超像素块范围的线。

具体实现的代码可能如下所示：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 假设img为原始图像，bbox_list为超像素块的边界框信息
# bbox_list的每一项为一个四元组，分别表示边框的左上角和右下角坐标
# 如 [x1, y1, x2, y2]

# 将 bbox_list 转换为 PyTorch 张量
bbox_tensor = torch.tensor(bbox_list)

# 利用 roi_pool 对每个超像素块进行池化
roi_feature_maps = F.roi_pool(img, [bbox_tensor], output_size=(7, 7))

# 将池化后的特征张量中的像素值全部设置为0，只保留边界像素的值
roi_feature_maps[roi_feature_maps > 0] = 1
roi_feature_maps[roi_feature_maps < 0] = 0

# 将结果转换为 numpy 数组或者 PIL 图像格式，即可得到代表超像素块范围的线

需要注意的是，这里的池化操作可以根据实际情况进行调整，比如可以调整池化后的特征张量的大小，以及池化的方式（如最大池化、平均池化等）。