import cv2 import numpy as np from keras.models import load_model # 加载模型 model = load_model('unet.h5') # 准备测试图像 img = cv2.imread('data/test/0.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img = cv2.resize(img, (256, 256)) img = np.expand_dims(img, axis=-1) img = img / 255.0 # 进行分割 pred = model.predict(np.array([img])) # 可以根据需要对预测结果进行后处理,比如二值化、腐蚀、膨胀等 pred = np.squeeze(pred) pred = np.where(pred > 0.5, 255, 0) pred = np.uint8(pred) # 保存预测结果 cv2.imwrite('data/test/x.png', pred)错在哪

时间: 2024-02-13 09:01:26 浏览: 23
这段代码的问题可能在于 `pred` 变量的形状不正确。在使用 `np.squeeze` 函数压缩维度时,如果 `pred` 的形状是 `(1, height, width, 1)`,则会将第一维压缩掉,变成 `(height, width, 1)`,这是我们想要的结果。但是,如果 `pred` 的形状本身就是 `(height, width, 1)`,则使用 `np.squeeze` 函数会将这一维度压缩掉,变成 `(height, width)`,这时候就会出现形状不匹配的问题。 为了避免这个问题,你可以使用 `np.reshape` 函数来调整 `pred` 的形状,例如: ```python pred = np.reshape(pred, (height, width)) ``` 或者,你可以在模型的输出层中使用 `activation='sigmoid'` 参数,这样输出的张量形状就是 `(batch_size, height, width, 1)`,就不需要再使用 `np.squeeze` 函数了。 另外,如果测试图像是彩色图像,不应该使用 `cv2.IMREAD_GRAYSCALE` 参数将其读取为灰度图像,应该使用 `cv2.IMREAD_COLOR` 参数或者不指定参数读取为彩色图像。 最后,还需要确认 `img` 的维度是正确的,应该是 `(1, height, width, 1)`。
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import os import random import numpy as np import cv2 import keras from create_unet import create_model img_path = 'data_enh/img' mask_path = 'data_enh/mask' # 训练集与测试集的切分 img_files = np.array(os.listdir(img_path)) data_num = len(img_files) train_num = int(data_num * 0.8) train_ind = random.sample(range(data_num), train_num) test_ind = list(set(range(data_num)) - set(train_ind)) train_ind = np.array(train_ind) test_ind = np.array(test_ind) train_img = img_files[train_ind] # 训练的数据 test_img = img_files[test_ind] # 测试的数据 def get_mask_name(img_name): mask = [] for i in img_name: mask_name = i.replace('.jpg', '.png') mask.append(mask_name) return np.array(mask) train_mask = get_mask_name(train_img) test_msak = get_mask_name(test_img) def generator(img, mask, batch_size): num = len(img) while True: IMG = [] MASK = [] for i in range(batch_size): index = np.random.choice(num) img_name = img[index] mask_name = mask[index] img_temp = os.path.join(img_path, img_name) mask_temp = os.path.join(mask_path, mask_name) temp_img = cv2.imread(img_temp) temp_mask = cv2.imread(mask_temp, 0)/255 temp_mask = np.reshape(temp_mask, [256, 256, 1]) IMG.append(temp_img) MASK.append(temp_mask) IMG = np.array(IMG) MASK = np.array(MASK) yield IMG, MASK # train_data = generator(train_img, train_mask, 32) # temp_data = train_data.__next__() # 计算dice系数 def dice_coef(y_true, y_pred): y_true_f = keras.backend.flatten(y_true) y_pred_f = keras.backend.flatten(y_pred) intersection = keras.backend.sum(y_true_f * y_pred_f) area_true = keras.backend.sum(y_true_f * y_true_f) area_pred = keras.backend.sum(y_pred_f * y_pred_f) dice = (2 * intersection + 1)/(area_true + area_pred + 1) return dice # 自定义损失函数,dice_loss def dice_coef_loss(y_true, y_pred): return 1 - dice_coef(y_true, y_pred) # 模型的创建 model = create_model() # 模型的编译 model.compile(optimizer='Adam', loss=dice_coef_loss, metrics=[dice_coef]) # 模型的训练 history = model.fit_generator(generator(train_img, train_mask, 4), steps_per_epoch=100, epochs=10, validation_data=generator(test_img, test_msak, 4), validation_steps=4 ) # 模型的保存 model.save('unet_model.h5') # 模型的读取 model = keras.models.load_model('unet_model.h5', custom_objects={'dice_coef_loss': dice_coef_loss, 'dice_coef': dice_coef}) # 获取测试数据 test_generator = generator(test_img, test_msak, 32) img, mask = test_generator.__next__() # 模型的测试 model.evaluate(img, mask) # [0.11458712816238403, 0.885412871837616] 94%

上面这段代码是在导入一些库。它导入了 OS 库,Random 库,NumPy 库,CV2 库,Keras 库,以及一个叫做 Create_unet 的自定义模块。它还定义了两个字符串变量:img_path 和 mask_path,分别存储了图像数据和掩码数据的路径。

IDLE怎么用训练好的UNET文件unet.h5分割图像

你可以使用以下代码在 Python 中加载训练好的 `unet.h5` 模型文件并用它来对图像进行分割: ```python import cv2 import numpy as np from keras.models import load_model # 加载模型 model = load_model('unet.h5') # 准备测试图像 img = cv2.imread('test_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img = cv2.resize(img, (256, 256)) img = np.expand_dims(img, axis=-1) img = img / 255.0 # 进行分割 pred = model.predict(np.array([img])) # 可以根据需要对预测结果进行后处理,比如二值化、腐蚀、膨胀等 pred = np.squeeze(pred) pred = np.where(pred > 0.5, 255, 0) pred = np.uint8(pred) # 保存预测结果 cv2.imwrite('segmented_image.png', pred) ``` 在这段代码中,我们首先使用 `load_model` 函数加载模型文件,然后使用 OpenCV 加载测试图像,并将其预处理成适合输入模型的格式。接下来,我们使用模型的 `predict` 方法对图像进行分割,并对预测结果进行了二值化处理。最后,我们使用 OpenCV 将预测结果保存为图像文件。 请注意,这只是一个简单的示例,你可能需要根据自己的项目对其中的细节进行调整。

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