利用预先训练好的schp人体解析模型得到人体部位,将18个部分重新组合得到6个部分:背景、头部、上衣、裤子、手臂和腿的具体代码
时间: 2023-10-20 07:32:10 浏览: 47
以下是利用预先训练好的schp人体解析模型得到人体部位,将18个部分重新组合得到6个部分的Python代码:
```python
import cv2
import numpy as np
import paddlehub as hub
# 加载schp人体解析模型
humanseg = hub.Module(name="deeplabv3p_xception65_humanseg")
# 读取测试图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 利用schp模型得到人体分割结果
result = humanseg.segmentation(images=[img])
# 获取分割结果中每个像素点的类别
label_map = result[0]['data']
# 定义各个类别对应的颜色值
colors = {
0: (0, 0, 0), # 背景
1: (255, 255, 255), # 头发
2: (255, 0, 0), # 上衣
3: (0, 255, 0), # 裤子
4: (0, 0, 255), # 左鞋
5: (255, 255, 0), # 右鞋
6: (255, 0, 255), # 袜子
7: (0, 255, 255), # 手套
8: (128, 0, 0), # 头部
9: (0, 128, 0), # 左手臂
10: (0, 0, 128), # 右手臂
11: (128, 128, 0), # 左腿
12: (128, 0, 128), # 右腿
13: (0, 128, 128), # 左上臂
14: (128, 128, 128), # 右上臂
15: (64, 0, 0), # 左大腿
16: (192, 0, 0), # 右大腿
17: (64, 128, 0) # 左小腿
}
# 将18个部分重新组合得到6个部分
background = np.zeros_like(img)
head = np.zeros_like(img)
upper_body = np.zeros_like(img)
lower_body = np.zeros_like(img)
arm = np.zeros_like(img)
leg = np.zeros_like(img)
for i in range(18):
mask = np.all(label_map == i, axis=-1)
color = colors[i]
if i == 0:
background[mask] = color
elif i in [1, 8]:
head[mask] = color
elif i in [2, 7, 13, 14]:
upper_body[mask] = color
elif i in [3, 11, 12, 15, 16, 17]:
lower_body[mask] = color
elif i in [9, 10, 13, 14]:
arm[mask] = color
elif i in [11, 12, 15, 16, 17]:
leg[mask] = color
# 将结果可视化并保存
result = np.hstack((img, background, head, upper_body, lower_body, arm, leg))
cv2.imwrite('result.jpg', result)
```
代码中,首先加载schp人体解析模型,然后读取测试图片,并利用模型得到人体分割结果。接着,定义各个类别对应的颜色值,并将18个部位重新组合得到6个部位。最后,将结果可视化并保存。