基于u-net模型训练完成后的全连接crfs代码

以下是基于U-Net模型训练完成后的全连接CRFs代码示例：

首先，需要安装 pydensecrf 包：

pip install pydensecrf

然后，导入相关包并定义 CRF 类：

import numpy as np
import pydensecrf.densecrf as dcrf

class CRF(object):
    """
    定义全连接CRF类
    """
    def __init__(self, iter_max=10, pos_xy_std=3, pos_w=3, bi_xy_std=67, bi_rgb_std=10, bi_w=4):
        self.iter_max = iter_max
        self.pos_xy_std = pos_xy_std
        self.pos_w = pos_w
        self.bi_xy_std = bi_xy_std
        self.bi_rgb_std = bi_rgb_std
        self.bi_w = bi_w

    def __call__(self, img, prob):
        """
        输入图像和像素级别概率，返回CRF处理后的概率图
        """
        # 将图像转换为灰度图
        img_gray = np.dot(img[..., :3], [0.299, 0.587, 0.114])

        # 将像素级别概率转换为一维数组
        prob_flat = prob.reshape((prob.shape[0], -1))

        # 初始化 CRF
        d = dcrf.DenseCRF2D(img.shape[1], img.shape[0], 2)

        # 设置 CRF 的输出概率
        d.setUnaryEnergy(-np.log(prob_flat))

        # 设置 CRF 的位置邻接能量
        xy_coords = np.vstack(np.mgrid[0:img.shape[1], 0:img.shape[0]].reshape(2, -1).T)
        d.addPairwiseGaussian(xy=xy_coords, 
                              sxy=self.pos_xy_std, 
                              compat=self.pos_w)

        # 设置 CRF 的颜色邻接能量
        d.addPairwiseBilateral(xy=xy_coords, 
                               rgb=img.reshape(-1, 3), 
                               sxy=self.bi_xy_std, 
                               srgb=self.bi_rgb_std, 
                               compat=self.bi_w)

        # 运行 CRF 迭代
        Q = d.inference(self.iter_max)
        prob_crf = np.array(Q).reshape((2, img.shape[0], img.shape[1]))

        return prob_crf[1]

接下来，读取测试图像并进行预测：

import cv2
from tensorflow.keras.models import load_model

# 读取测试图像并进行预处理
img = cv2.imread('test.jpg')
img = cv2.resize(img, (256, 256))
img = img / 255.0
img = np.expand_dims(img, axis=0)

# 加载已训练的 U-Net 模型并进行预测
model = load_model('unet.h5')
prob = model.predict(img)[0]

# 对预测结果进行 CRF 后处理
crf = CRF()
prob_crf = crf(img[0], prob)

# 将处理后的结果转换为二值图像
mask = np.zeros((256, 256), dtype=np.uint8)
mask[prob_crf > 0.5] = 255

最后，可以将处理后的结果保存为图像：

cv2.imwrite('mask.jpg', mask)