请帮我编写一段用python语言可以将衣服的图片穿到平面人体模型身上的代码示例

这个任务需要用到深度学习和计算机视觉相关的技术。具体来说，需要使用图像分割和图像融合技术。

以下是一个简单的示例代码，使用 OpenCV 和 Mask R-CNN 模型实现图像分割，然后将分割后的衣服图像融合到平面人体模型上：

import cv2
import numpy as np
import os
import sys
import random

# 加载 Mask R-CNN 模型
sys.path.append(os.path.join(os.getcwd(), 'mask_rcnn'))
import mrcnn.model as modellib
from mrcnn import visualize
from mrcnn.config import Config
from mrcnn.model import MaskRCNN

# 加载平面人体模型和衣服图片
human_image = cv2.imread('human.png')
cloth_image = cv2.imread('cloth.png')

# 定义 Mask R-CNN 配置
class InferenceConfig(Config):
    NAME = "coco"
    GPU_COUNT = 1
    IMAGES_PER_GPU = 1
    NUM_CLASSES = 1 + 80

# 创建 Mask R-CNN 模型
config = InferenceConfig()
model = MaskRCNN(mode="inference", model_dir='./', config=config)
model.load_weights('mask_rcnn_coco.h5', by_name=True)

# 对衣服图片进行图像分割
results = model.detect([cloth_image], verbose=1)
r = results[0]
mask = r['masks'][:,:,0]

# 将衣服图片融合到平面人体模型上
mask = np.array(mask, np.uint8)
cloth_image = cv2.bitwise_and(cloth_image, cloth_image, mask=mask)
cloth_image_gray = cv2.cvtColor(cloth_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask_inv = cv2.threshold(cloth_image_gray, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
cloth_image_fg = cv2.bitwise_and(cloth_image, cloth_image, mask=mask_inv)
human_image_bg = cv2.bitwise_and(human_image, human_image, mask=mask)
human_image_fg = cv2.add(human_image_bg, cloth_image_fg)
human_image = cv2.add(human_image_fg, human_image_bg)

# 显示结果
cv2.imshow('result', human_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要对代码进行优化和改进，以提高分割和融合的准确性和效率。