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python图像分割识别_5⾏Python代码实现图像分割的步骤详解众所周知图像是由若⼲有意义的像素组成的，图像分割作为计算机视觉的基础，对具有现有⽬标和较精确边界的图像进⾏分割，实现在图像像素级别上的分类任务。
图像分割可分为语义分割和实例分割两类，区别如下：
spear语义分割：将图像中每个像素赋予⼀个类别标签，⽤不同的颜⾊来表⽰；
jpeg实例分割：⽆需对每个像素进⾏标记，只需要找到感兴趣物体的边缘轮廓。
图像分割通常应⽤如下所⽰：
专业检测：应⽤于专业场景的图像分析，⽐如在卫星图像中识别建筑、道路、森林，或在医学图像中定位病灶、测量⾯积等；
智能交通：识别道路信息，包括车道标记、交通标志等。
本博客主要通过PixelLib模块帮助⽤户快速便捷实现图像分割。
1、环境部署
在进⾏项⽬设计前，需要安装所需的第三⽅库⽂件：TensorFlow、Pillow、OpenCV-Python、scikit-image和PixelLib，指令如下所⽰：pip install tensorflow
pip install pillow
pip install opencv-python
pip install scikit-image
pip install pixellib
2、语义分割
PixelLib使⽤Deeplabv3+框架实现语义分割，在pascalvoc数据集上训练的Xception模型⽤于语义分割。
第1步：导⼊PixelLib模块，代码如下所⽰：对偶的作用
import pixellib
from pixellib.mantic import mantic_gmentation
第2步：创建⽤于执⾏语义分割的类实例，代码如下所⽰：
gment_image = mantic_gmentation()
第3步：调⽤load_pascalvoc_model()函数加载在Pascal voc上训练的Xception模型，代码如下所⽰：
gment_image.load_pascalvoc_model("deeplabv3_xception_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5")
第4步：调⽤gmentAsPascalvoc()函数对图像进⾏分割，并且分割采⽤pascalvoc的颜⾊格式进⾏。此函数有两个必选参数：
path_to_image：分割的⽬标图像的路径；
path_to_output_image：保存分割后输出图像的路径。
将路径替换为⾃⼰环境路径即可，代码如下所⽰：美发学校好吗
AsPascalvoc("path_to_image", output_image_name = "path_to_output_image")
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上传图像，语义分割后效果如下所⽰：
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也可以⽣成了带有分段叠加层的图像，只需要将gmentAsPascalvoc()函数的overlay属性设置为True，代码如下所⽰：AsPascalvoc("sample1.jpg", output_image_name = "image_new.jpg", overlay = True)分段叠加层效果如下所⽰：
3、即时分割
PixelLib的实例分割基于MaskRCNN框架实现，也仅需5⾏Python代码实现。
第1步：导⼊PixelLib模块，代码如下所⽰：
import pixellib
from pixellib.instance import instance_gmentation
第2步：导⼊⽤于执⾏实例细分的类并创建该类的实例，代码如下所⽰：
gment_image = instance_gmentation()
第3步：调⽤load_model()函数加载Mask RCNN模型以执⾏实例分割的代码，代码如下所⽰：gment_image.load_model("mask_rcnn_coco.h5")
第4步：调⽤gmentImage()函数对图像执⾏实例分割。此函数有两个必选参数：
path_to_image：模型要预测的图像的路径；
output_image_name：保存分割结果的路径。
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将路径替换为⾃⼰环境路径即可，代码如下所⽰：
烫发类型Image("path_to_image", output_image_name = "output_image_path")
上传图像，即时分割后效果如下所⽰：
也可以⽣成分割蒙版边界框，只需要将show_bboxes()函数的overlay属性设置为True，代码如下所⽰：
Image("sample2.jpg", output_image_name = "image_new.jpg", show_bboxes = True)
⽣成分割蒙版边界框效果如下所⽰：
到此这篇关于5⾏Python代码实现图像分割的步骤详解的⽂章就介绍到这了，更多相关Python 图像分割内容请搜索脚本之家以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持脚本之家！favorite是什么意思
