Generando predicciones con modelo de object segmentation

Detección de objetos

Mario Alexander Vargas Celis

Estudiante

Para generar predicciones con un modelo de segmentación de objetos, como una red U-Net o Mask R-CNN, puedes seguir estos pasos generales en Python, usando un dataset de imágenes y el modelo previamente entrenado.

### 1. Cargar la Imagen

Primero, lee la imagen que deseas segmentar:


import cv2

import numpy as np



\# Cargar la imagen de prueba

img = cv2.imread('path/to/your/image.jpg')

\# Redimensionar la imagen si es necesario

img = cv2.resize(img, (IMG\_HEIGHT, IMG\_WIDTH))

### 2. Preprocesar la Imagen

Dependiendo del modelo, es posible que necesites normalizar la imagen o aplicar una transformación específica:


\# Normalizar la imagen

img\_normalized = img / 255.0  # Normaliza los valores al rango \[0, 1]

\# Expande las dimensiones para que coincidan con la entrada del modelo

img\_input = np.expand\_dims(img\_normalized, axis=0)

### 3. Generar la Predicción

Usa el modelo de segmentación para realizar la predicción en la imagen. En el caso de una red U-Net, el resultado suele ser una máscara binaria o multiclase que segmenta los objetos en la imagen.


\# Generar predicciones

predicted\_mask = model.predict(img\_input)

\# Saca la máscara predicha en un rango de \[0, 1]

predicted\_mask = (predicted\_mask\[0, :, :, 0] > 0.5).astype(np.uint8)  # Umbral de 0.5 para la segmentación binaria

### 4. Visualizar la Predicción

Para visualizar la máscara superpuesta en la imagen original, puedes usar matplotlib o cualquier otra biblioteca de visualización:


import matplotlib.pyplot as plt



\# Mostrar imagen original y máscara

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))

ax\[0].imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR\_BGR2RGB))

ax\[0].set\_title('Imagen Original')



\# Colorear la máscara predicha

ax\[1].imshow(predicted\_mask, cmap='gray')

ax\[1].set\_title('Máscara Predicha')

plt.show()

### 5. Guardar o Analizar la Predicción

Guarda la máscara o realiza análisis adicionales según tus necesidades:


\# Guardar la máscara predicha como imagen

cv2.imwrite('predicted\_mask.png', predicted\_mask \* 255)  # Multiplica por 255 para obtener una imagen binaria

Este flujo te permite generar y visualizar predicciones con un modelo de segmentación de objetos. Si estás trabajando con segmentación multicategoría, puedes ajustar los pasos para cada categoría usando un mapa de colores o máscaras específicas por clase.

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