基于深度学习的分割算法opencv代码
时间: 2023-07-13 18:19:16 浏览: 76
基于深度学习的图像分割算法有很多,其中比较常用的是基于卷积神经网络(CNN)的分割算法。以下是利用OpenCV和深度学习框架TensorFlow进行图像分割的示例代码:
```python
import cv2
import tensorflow as tf
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像转为RGB格式
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 载入模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
# 对图像进行预处理
img = tf.image.resize(img, [256, 256])
img = tf.cast(img, tf.float32) / 255.0
img = tf.expand_dims(img, axis=0)
# 进行分割
pred_mask = model.predict(img)
# 将预测结果转为二值图像
pred_mask = tf.argmax(pred_mask, axis=-1)
pred_mask = pred_mask[..., tf.newaxis]
pred_mask = pred_mask[0, ...]
pred_mask = cv2.resize(pred_mask.numpy(), (img.shape[2], img.shape[1]))
# 将二值图像转为彩色图像
pred_mask = cv2.cvtColor(pred_mask, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
pred_mask *= 255.0
# 将分割结果与原图像进行融合
result = cv2.addWeighted(img[0].numpy(), 0.5, pred_mask, 0.5, 0)
# 显示分割结果
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
首先读入图像,并将其转为RGB格式。然后载入已经训练好的模型,对图像进行预处理,并进行分割。最后将分割结果与原图像进行融合,并将结果显示出来。需要注意的是,这里使用的是TensorFlow作为深度学习框架,其他框架的使用方法可能会有所不同。