测试集为test,怎么将其中灰度图像转换为256*256,再用训练好的UNET网络model分割
时间: 2024-02-12 10:02:27 浏览: 23
可以使用以下代码将测试集中的所有灰度图像转换为256*256大小,并使用训练好的UNET网络对其进行分割:
```python
import os
import cv2
import torch
import numpy as np
# 加载UNET模型
model = torch.load('path/to/unet/model.pt')
# 遍历测试集中的所有图像
for filename in os.listdir('path/to/test'):
if filename.endswith('.png') and '_gray' in filename:
# 读取灰度图像
img_gray = cv2.imread(os.path.join('path/to/test', filename), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 将灰度图像的大小调整为256*256
img_resized = cv2.resize(img_gray, (256, 256))
# 将图像转换为张量
img_tensor = torch.tensor(np.transpose(img_resized, (2, 0, 1)), dtype=torch.float32)
# 对图像进行分割
with torch.no_grad():
output = model(img_tensor.unsqueeze(0))
# 将输出转换为二进制掩码
mask = torch.argmax(output.squeeze(), dim=0).numpy().astype(np.uint8)
# 将掩码可视化并保存到文件中
mask_filename = filename.replace('_gray.png', '_mask.png')
cv2.imwrite(os.path.join('path/to/test', mask_filename), mask*255)
```
这里假设测试集中的灰度图像都以`_gray`结尾,并且保存在`path/to/test`文件夹中。代码将输出的掩码保存为与输入图像相同的文件名,只是将`_gray`替换为`_mask`。