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unet裂缝分割检测识别
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前言

这篇博客针对《unet裂缝分割检测识别》编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。

文章目录

一、所需工具软件
二、使用步骤
       1. 主要代码
       2. 运行结果
三、在线协助

一、所需工具软件

       1. Python
       2. Pycharm

二、使用步骤

代码如下（示例）：

# 图像预处理
x_transforms = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # -> [0,1]
    transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])  # ->[-1,1]
])
# 显示模型的输出结果
def test_image(image_path, model_path):
    # 加载模型
    model = Unet(3, 1).to(device)
    model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=device))
    model.eval()
    # 加载并预处理图片
    image = Image.open(image_path).convert("RGB")
    image_tensor = x_transforms(image).unsqueeze(0).to(device)  # 增加 batch 维度并转移到设备
    # 将预测结果映射到 [0, 255] 范围
    output = (output * 255).astype(np.uint8)
    # 使用 OpenCV 显示原始图像和预测结果
    # 将 PIL 图像转换为 OpenCV 格式
    image_cv = np.array(image)[:, :, ::-1]  # RGB 转 BGR
    # 显示原始图像
    cv2.imshow("Input Image", image_cv)
    # 显示预测结果
    cv2.imshow("Predicted Mask", output)
    # 等待用户按键关闭窗口
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
# 测试单张图片
if __name__ == "__main__":
    # 指定图片路径和模型权重路径
    image_path = "image/crack/019.png"  
    model_path = "weights_crack_19.pth"  
    # 调用测试函数
    test_image(image_path, model_path)

运行结果

三、在线协助：

如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人 QQ 名片，由专业技术人员远程协助！

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2）Visual Studio, Qt, C++, Python编程语言入门指导
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