CRF对分割图像进行优化处理

最新推荐文章于 2025-05-21 20:38:25 发布

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#crf #图像分割

本文介绍了如何使用CRF（条件随机场）对FCN等方法处理后的图像进行后处理优化，通过示例代码展示了如何读取图像和注释，设置CRF模型，并执行推断以获取优化的分割结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

CRF是对FCN等处理后的图像进行优化处理，不进行训练和学习示
例代码如下，向crf函数输入，原始图像，FCN分割后的图像输出优化后的图像，

import sys
import numpy as np
import pydensecrf.densecrf as dcrf
import cv2,os

# Get im{read,write} from somewhere.
try:
    from cv2 import imread, imwrite
except ImportError:
    # Note that, sadly, skimage unconditionally import scipy and matplotlib,
    # so you'll need them if you don't have OpenCV. But you probably have them.
    from skimage.io import imread, imsave
    imwrite = imsave
    # TODO: Use scipy instead.

from pydensecrf.utils import unary_from_labels, create_pairwise_bilateral, create_pairwise_gaussian
def crf(x,y,z):
    fn_im = 'unet_pred/%s'%x
    fn_anno = 'mask/%s'%y
    fn_output = 'crf/%s'%z

    ##################################
    ### Read images and annotation ###
    ##################################
    img = imread(fn_im)

    # Convert the annotation's RGB color to a single 32-bit integer color 0xBBGGRR


    anno_rgb = imread(fn_anno).astype(np.uint32)

    #anno_rgb = anno_rgb.astype(np.uint32