用深度学习进行嘴唇分割的python代码

嘴唇分割是一种基于图像分割的技术，可以将嘴唇从人脸图像中分离出来。下面是一个基于深度学习的嘴唇分割代码示例，使用Python和OpenCV库实现：

import cv2
import numpy as np

# 加载模型
model = cv2.dnn.readNet('model.pb')

# 加载图像
img = cv2.imread('face.jpg')

# 调整图像大小
resized_img = cv2.resize(img, (128, 128))

# 归一化图像
normalized_img = resized_img.astype(np.float32) / 255.0

# 准备输入数据
input_data = np.expand_dims(normalized_img, axis=0)

# 在模型上进行推理
model.setInput(input_data)
output = model.forward()

# 将输出转换为二进制掩模
binary_mask = np.uint8(output[0, 0, :, :] > 0.5)

# 进行形态学操作以去除噪声
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
morphed_mask = cv2.morphologyEx(binary_mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# 将二进制掩模转换为三通道图像
mask = cv2.cvtColor(morphed_mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# 将掩模应用于原始图像
segmented_img = img * mask

# 显示结果
cv2.imshow('Segmented Image', segmented_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例中，我们使用了一个预先训练好的深度学习模型，该模型可以将输入图像分为嘴唇和非嘴唇区域。我们使用OpenCV库加载并应用这个模型，处理输入图像并输出分割后的图像。

这个示例可以帮助你理解如何使用Python和OpenCV库实现基于深度学习的嘴唇分割。你需要根据自己的需求调整代码，并准备好合适的数据集来训练自己的模型。