我試圖從道路影像中找到道路車道，然后從影像中做出預測。到目前為止，我已經訓練了一個尋找道路車道的模型。但大多數預測都是零散的。我正在嘗試對我們從這些道路影像中獲得的 PyTorch 預測進行聚類。這些點是模型對道路車道可能位置的預測。
預測形狀：[1, 1, 80, 120]
這是預測的影像：
這是我想要實作的（我編輯了影像，洗掉了分散的點）：
如您所見，我從影像中洗掉了點（預測）。我希望每個點都相互聚集。我怎樣才能做到這一點？我嘗試了 KNN（K 最近鄰），但它沒有用。
uj5u.com熱心網友回復：
如果您只想洗掉點，那么您可以嘗試使用
代碼：
import cv2
import numpy as np
mask = cv2.imread('road_mask.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
mask = cv2.resize(mask, (120, 80))
mask = cv2.erode(mask, np.ones((2, 2)))
mask = cv2.dilate(mask, np.ones((3, 3)))
mask = ((mask > 10) * 255).astype(np.uint8)
cv2.imwrite("postprocessed_mask.png", mask)
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