使用schp模型将数据集prcc进行人体解析的具体代码
时间: 2023-11-27 19:54:35 浏览: 59
以下是使用schp模型对数据集prcc进行人体解析的示例代码:
```python
import os
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import torch
from schp import SCHP
# 加载模型
model = SCHP(num_classes=20)
checkpoint = torch.load('schp.pth.tar', map_location=torch.device('cpu'))
model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])
model.eval()
# 加载数据集
data_dir = 'prcc'
img_dir = os.path.join(data_dir, 'JPEGImages')
anno_dir = os.path.join(data_dir, 'Annotations')
img_list = os.listdir(img_dir)
# 解析人体
for img_name in img_list:
# 读取图像
img_path = os.path.join(img_dir, img_name)
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = Image.fromarray(img)
# 预处理图像
img = img.resize((512, 512), Image.BILINEAR)
img = np.array(img).astype(np.float32) / 255.0
img = img.transpose((2, 0, 1))
img = torch.from_numpy(img).unsqueeze(0)
# 进行预测
with torch.no_grad():
output = model(img)
pred = output[0].argmax(0).numpy().astype(np.uint8)
# 保存结果
anno_name = img_name.replace('.jpg', '.png')
anno_path = os.path.join(anno_dir, anno_name)
cv2.imwrite(anno_path, pred)
```
上述代码中,首先加载了预训练的schp模型,并设置为评估模式。然后读取了prcc数据集中的图像,并对其进行预处理以适配模型输入。接着进行模型推理,得到预测结果。最后将预测结果保存为png格式的图像。