【教程】unet图像分割检测墙体裂缝检测_瑕疵检测python含代码
直接上效果图:
整个文件的代码简洁,易懂,如上图所示,代码数据集放在datasets文件夹下,
通过运行make_datasets生成文本数据集
配置文件都在utils文件下,
运行train.py即可训练,得到的模型保存在weights文件夹下
最后运行predict.py即可对图片进行预测。
数据集处理部分的代码如下:
import argparse
import base64
import json
import os
import os.path as osp
import warnings
import numpy as np
import PIL.Image
import yaml
from labelme import utils
import random if __name__ == '__main__':jpgs_path = "datasets/JPEGImages"pngs_path = "datasets/SegmentationClass"segfilepath='datasets/SegmentationClass'saveBasePath="datasets/ImageSets/Segmentation/"classes = ["_background_","crack"]if not os.path.exists(jpgs_path):
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