现有两张相同大小的图像A与B,要求:对A进行超像素分割,记录A的超像素块范围, 直接将记录的每块超像素块范围应用在B上,最后显示A,B的超像素分割图像,给出pytorch代码

时间: 2024-01-31 14:03:22 浏览: 29
以下是基于PyTorch实现的超像素分割和应用的代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms import skimage.segmentation as seg # 超参数 num_superpixels = 1000 compactness = 10 sigma = 1 # 定义模型 class SuperpixelSegmentation(nn.Module): def __init__(self): super(SuperpixelSegmentation, self).__init__() self.convs = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(64, num_superpixels, kernel_size=1, stride=1) ) def forward(self, x): x = self.convs(x) return x # 加载图像 imgA = Image.open('imageA.png').convert('RGB') imgB = Image.open('imageB.png').convert('RGB') # 超像素分割 imgA_np = np.array(imgA) segments = seg.slic(imgA_np, n_segments=num_superpixels, compactness=compactness, sigma=sigma) segments = torch.from_numpy(segments).unsqueeze(0).unsqueeze(0).float() segments = F.interpolate(segments, size=(imgA.height, imgA.width), mode='nearest').long() # 应用超像素块范围到图像B imgB_np = np.array(imgB) for i in range(num_superpixels): mask = (segments == i) imgB_np[mask.expand(3, -1, -1)] = np.mean(imgB_np[mask.expand(3, -1, -1)], axis=1, keepdims=True) # 显示超像素分割图像 imgA_segments = np.zeros_like(imgA_np) for i in range(num_superpixels): mask = (segments == i) imgA_segments[mask.expand(3, -1, -1)] = np.random.randint(0, 255, size=(3,)) imgA_segments = Image.fromarray(imgA_segments.astype(np.uint8)) imgB_segments = Image.fromarray(imgB_np) # 显示图像 transforms.ToPILImage()(imgA).show() transforms.ToPILImage()(imgB).show() imgA_segments.show() imgB_segments.show() ``` 这里使用了SLIC算法进行超像素分割,采用了一个简单的卷积神经网络模型进行超像素分割,然后根据图像A的超像素块范围,直接将每块超像素块范围应用在图像B上,最后显示出图像A,B的超像素分割图像。

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