# 4、修改infer.py

```import numpy as np
from PIL import Image

import caffe

# load image, switch to BGR, subtract mean, and make dims C x H x W for Caffe
im = Image.open('pascal/VOC2010/JPEGImages/2007_000129.jpg')  //这个就是我们输入文件的路径，一会儿应该进行修改
in_ = np.array(im, dtype=np.float32)
in_ = in_[:,:,::-1]
in_ -= np.array((104.00698793,116.66876762,122.67891434))
in_ = in_.transpose((2,0,1))

net = caffe.Net('voc-fcn8s/deploy.prototxt', 'voc-fcn8s/fcn8s-heavy-pascal.caffemodel', caffe.TEST) //这里是我们需要用到的网络模型和caffemodel，也要改
# shape for input (data blob is N x C x H x W), set data
net.blobs['data'].reshape(1, *in_.shape)
net.blobs['data'].data[...] = in_
# run net and take argmax for prediction
net.forward()
out = net.blobs['score'].data[0].argmax(axis=0)```

```import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt   //加了一行这个
import caffe

# load image, switch to BGR, subtract mean, and make dims C x H x W for Caffe
im = Image.open('71.jpg')        //我已经把一个名为71.jpg的图像文件放进了我的当前fcn32s的目录下
in_ = np.array(im, dtype=np.float32)
in_ = in_[:,:,::-1]
in_ -= np.array((104.00698793,116.66876762,122.67891434))
in_ = in_.transpose((2,0,1))

net = caffe.Net('./deploy.prototxt', './pascalcontext-fcn32s-heavy.caffemodel', caffe.TEST)  //然后也是把deploy和caffemodel准备好了
# shape for input (data blob is N x C x H x W), set data
net.blobs['data'].reshape(1, *in_.shape)
net.blobs['data'].data[...] = in_
# run net and take argmax for prediction
net.forward()
out = net.blobs['score'].data[0].argmax(axis=0)
plt.imshow(out,cmap='gray') //这三行都是我新加的，是处理分割后的图片
plt.axis('off')             //
plt.savefig('test.png')     //图片存为test.png 于当前目录下```

# 5、进行分割

QXcbConnection: Could not connect to display

https://www.douban.com/note/612063589/

```import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib     //就是增加了这两行
matplotlib.use('Agg') //就是增加了这两行
import matplotlib.pyplot as plt
import caffe```

# 6、把图片copy到我的电脑上：

`scp  Teeyo@192.168.0.106:~/caffe/models/fcn.berkeleyvision.org/pascalcontext-fcn32s/test.png  ./博文`

0 条评论

## 相关文章

52560

33580

### HTML 正文内容提取库 Boilerpipe

Boilerpipe 是一个能从 HTML 中剔除广告和其他附加信息，提取出目标信息（如正文内容、发布时间）的 Java 库。 授权协议：Apache 开发语言...

38360

### TensorFlow从0到1 | 第十八章： 升级手记：TensorFlow 1.3.0

《TensorFlow从0到1》写到现在，TensorFlow的版本也从当时的1.1.0迭代到了8月初发布的1.3.0。可以预见在未来很长一段时间里，它仍会持续...

31670

55410

11330

24650

14520

### echarts柱状图标签显示不完全的问题

echarts 柱状图当x轴标签数目超过一定数目时在小尺寸设备上第一个和最后一个标签不显示(不是重叠),axisLabel设置interval:0也不起作用; ...

40330

365100