if __name__ == "__main__": unet = Unet() mode = "fps" video_path = "ID01.mp4" video_save_path = "ID01dect3.mp4" video_fps = 50.0 test_interval = 1000 dir_origin_path = "img/" dir_save_path = "img_out/" if mode == "predict": seg_img = np.zeros((np.shape(pr)[0],np.shape(pr)[1],3)) for c in range(self.num_classes): seg_img[:, :, 0] += ((pr == c)*( self.colors[c][0] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 1] += ((pr == c)*( self.colors[c][1] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 2] += ((pr == c)*( self.colors[c][2] )).astype('uint8') ''' while True: img = input('Input image filename:') try: image = Image.open(img) except: print('Open Error! Try again!') continue else: r_image = unet.detect_image(image) r_image.show() elif mode == "video": capture=cv2.VideoCapture(video_path) if video_save_path!="": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') size = (int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) out = cv2.VideoWriter(video_save_path, fourcc, video_fps, size) ref, frame = capture.read() if not ref: raise ValueError("未能正确读取摄像头(视频),请注意是否正确安装摄像头(是否正确填写视频路径)。") fps = 0.0 while(True): t1 = time.time() # 读取某一帧 ref, frame = capture.read() if not ref: break # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) # 进行检测 frame = np.array(unet.detect_image(frame)) # RGBtoBGR满足opencv显示
时间: 2023-06-18 17:02:20 浏览: 81
这段代码是一个使用Unet模型进行图像分割的程序。其中,`mode`变量可以设置为`predict`或`video`,分别代表单张图片的预测和视频流的分割。
在`predict`模式下,程序会读取一个图片,然后使用Unet模型进行分割,最后将分割结果显示出来。
在`video`模式下,程序会读取一个视频文件,然后对每一帧进行分割,最后将分割后的视频保存下来。
在进行分割时,程序会将分割结果可视化为彩色图像,其中每一类的像素点会被标记为不同的颜色。
相关问题
model = unet(pretrained_weights='unet_weights.h5')报错
在使用`unet`函数时,出现`pretrained_weights`参数报错,可能是以下原因之一:
1. 没有安装`h5py`库,需要使用`pip install h5py`命令安装。
2. 没有找到指定路径下的预训练权重文件`unet_weights.h5`,需要检查文件路径是否正确,并确认文件名是否正确。
3. `unet_weights.h5`文件中的权重与你的模型结构不匹配,需要确保预训练权重文件与你的模型结构对应。
4. `unet`函数中没有定义`pretrained_weights`参数,需要检查你使用的库版本是否支持该参数。
你可以逐一排查上述问题,找到导致报错的具体原因并进行修复。
img_mask = unet.predict(img_src)
这看起来像是在使用一个经过训练的 U-Net 模型对一个输入图像 img_src 进行预测,并得到一个掩码图像 img_mask。U-Net 是一个常用的用于图像分割的深度学习模型,它可以将一个输入图像分割成多个部分,每个部分对应一个特定的语义类别。在这里,预测的掩码图像可能会被用于进一步的图像处理或者分析任务中。