基于xxx的分割方法，人像自动分割方法的代码

以下是基于 DeepLabv3+ 模型的人像自动分割的 Python 代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('path/to/model.h5')

# 加载标签
with open('path/to/labels.txt', 'r') as f:
    labels = f.read().splitlines()

# 读取图像
img = cv2.imread('input_image.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 改变图像大小，使其符合模型的输入尺寸
input_shape = model.layers[0].input_shape[1:3]
img = cv2.resize(img, input_shape)

# 归一化图像
img = img / 255.0

# 执行预测
pred = model.predict(np.expand_dims(img, axis=0))[0]

# 根据预测结果生成掩码
mask = np.argmax(pred, axis=-1)
mask = np.where(mask == 15, 255, 0).astype('uint8')

# 提取前景
img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

# 还原图像大小
img = cv2.resize(img, (img.shape[1]*2, img.shape[0]*2))

# 保存输出图像
cv2.imwrite('output_image.png', img)

其中，`tf.keras.models.load_model()` 用于加载已经训练好的 DeepLabv3+ 模型，`cv2.imread()` 用于读取输入图像，`cv2.cvtColor()` 用于将图像从 BGR 格式转换为 RGB 格式，`cv2.resize()` 用于将图像大小转换为模型的输入尺寸，`model.predict()` 用于执行预测，`np.argmax()` 用于生成掩码，`np.where()` 用于根据掩码提取前景，`cv2.bitwise_and()` 用于提取前景，`cv2.resize()` 用于还原图像大小，`cv2.imwrite()` 用于保存输出图像。你可以根据自己的需要修改代码中的参数值（例如模型的路径和标签文件的路径），以获得更好的分割效果。