import cv2 import numpy as np import torch from skimage.segmentation import slic from skimage.util import img_as_float # 读取A图像和B图像 img_a = cv2.imread(r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\my tools\super_pixel\1.png') img_b = cv2.imread(r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\my tools\super_pixel\2.jpg') # 转换为浮点数 img_a = img_as_float(img_a) img_b = img_as_float(img_b) # 使用SLIC算法进行超像素分割 segments_a = slic(img_a, n_segments=1000, compactness=10) segments_b = slic(img_b, n_segments=1000, compactness=10) # 计算A图像的超像素范围 segment_ids = np.unique(segments_a) segment_ranges = [] for segment_id in segment_ids: y, x = np.where(segments_a == segment_id) min_x, max_x = np.min(x), np.max(x) min_y, max_y = np.min(y), np.max(y) segment_ranges.append((min_x, min_y, max_x, max_y)) # 创建A图像的超像素范围图 segment_map_a = np.zeros_like(segments_a, dtype=np.int32) for i, segment_range in enumerate(segment_ranges): min_x, min_y, max_x, max_y = segment_range segment_map_a[min_y:max_y+1, min_x:max_x+1] = i # 使用A图像的超像素范围索引对B图像进行分割 segment_map_b = np.zeros_like(segments_b, dtype=np.int32) for i, segment_range in enumerate(segment_ranges): min_x, min_y, max_x, max_y = segment_range segment_id = segments_a[min_y, min_x] y, x = np.where(segments_b == segment_id) segment_map_b[y, x] = i # 转换为PyTorch张量 segment_map_b = torch.Tensor(segment_map_b).long() # 显示B图像的超像素范围图 cv2.imshow('Segment Map', segment_map_b.numpy()) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()。上述代码出现错误: cv2.imshow('Segment Map', segment_map_b.numpy()) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:/a/opencv-python/opencv-python/opencv/modules/highgui/src/precomp.hpp:155: error: (-215:Assertion failed) src_depth != CV_16F && src_depth != CV_32S in function 'convertToShow'
时间: 2024-03-09 07:49:46 浏览: 32
这个错误是因为在使用cv2.imshow()函数时,需要传入的图像是8位无符号整数类型,而segment_map_b是一个PyTorch张量,需要将其转换为NumPy数组并将其数据类型转换为np.uint8类型。你可以使用以下代码将张量转换为NumPy数组并将其数据类型转换为np.uint8类型:
```
cv2.imshow('Segment Map', segment_map_b.numpy().astype(np.uint8))
```
相关问题
skimage.util.dtype import dtype_range和skimage.util import img_as_ubyte可以用其他函数替代吗
是的,可以用其他函数替代。
对于 `skimage.util.dtype_range`,可以使用 `numpy.iinfo` 或 `numpy.finfo` 来获取给定数据类型的最小值和最大值范围。例如,要获取 `uint8` 类型的范围:
```python
import numpy as np
min_val = np.iinfo(np.uint8).min
max_val = np.iinfo(np.uint8).max
print(min_val, max_val) # 0, 255
```
对于 `skimage.util.img_as_ubyte`,可以使用 `skimage.exposure.rescale_intensity` 函数来缩放图像强度值并将其转换为 `uint8` 类型。例如,要将图像缩放到范围 `[0, 255]` 并将其转换为 `uint8` 类型:
```python
from skimage import exposure
img = ... # 任意图像数据
img_rescaled = exposure.rescale_intensity(img, in_range='image', out_range=np.uint8)
```
注意,`img_rescaled` 的数据类型是 `uint8`,而不是 `float`。如果你需要在缩放后保留 `float` 类型,请将 `out_range` 参数设置为 `float` 类型的范围,例如 `[0, 1]`。
import numpy as np import torch from mpl_toolkits import mplot3d from d2l import torch as d2l
这段代码导入了三个库:numpy、torch、mpl_toolkits和d2l。
- `numpy`是Python中的一个用于科学计算的库,提供了丰富的数学函数和数据结构,支持高效的数组操作。`import numpy as np` 表示将numpy库导入,并给它起了一个别名np,以方便在代码中使用numpy中的函数和数据结构。
- `torch`是深度学习框架PyTorch的Python接口,可以用于创建神经网络、训练模型等。`import torch`表示将PyTorch库导入。
- `mpl_toolkits`是matplotlib库的一个子包,提供了3D绘图的工具。`from mpl_toolkits import mplot3d` 表示将mplot3d模块从mpl_toolkits子包中导入。
- `d2l`是一本深度学习教材"Dive into Deep Learning"(动手学深度学习)的Python包,提供了一些与书中内容相关的工具函数和数据集。`from d2l import torch as d2l`表示将d2l中的torch模块导入,并给它起了一个别名d2l。
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