如何解决如何可视化预测的遮罩?
应用CNN后,我试图查看预测的蒙版。 图像有420行和580列。 我已经能够做到this 这只是使用plt.imshow()的图像可视化。第一图像是原始图像,第二图像是掩模,第三图像是第一图像和第二图像的叠加。 训练完模型后,我想预测原始图像的遮罩。 到目前为止,我已经做到了
predict = model.predict(original_image)
我已成功将图像调整为形状(1、80、120、1)。现在,我要绘制此图像,就像绘制图像蒙版一样。
一些背景信息:
image_path = '../input/ultrasound-nerve-segmentation/train/10_109.tif'
original_image = cv2.imread(image_path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
predict_image = original_image
predict_image = cv2.resize(predict_image,(112,80))
print(predict_image.shape)
(80,112)
predict_image = predict_image[np.newaxis,:,np.newaxis]
print(predict_image )
(1、80、112、1)
predict_image = predict_image/ 255
然后
predict = model.predict(predict_image)
这引发了我这个错误
无法将输入数组从形状(80,112,1)广播到形状(1) 我无法提取图像,不知道如何切片。我尝试了不同的切片技术。 我碰到了这个notebook,走到最底下,看看他显示预测遮罩的方式。
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