Используя обученную модель, я пытался найти область предсказанного изображения, для того же, найдя результирующий предсказанный массив NumPy, я попытался использовать пороговое значение OTSU в OpenCV для определения значений черного и белого цветов, а затем попытался найти площадь белой части изображения путем подсчета ненулевых значений из порогового изображения. Я ищу помощь в том же
#### Loading a model #####
import keras
cup_model=load_model('Unet++cupseg_resize.h5', custom_objects={'my_iou_metric': my_iou_metric,'bc_dice_loss':bc_dice_loss})
print('cup model loaded succesfully')
###### getting a predicted image result #####
result= cup_model.predict(test_images1)
###### finding area of predicted image #####
cup_seg_img= np.squeeze(result).astype(np.uint8)
thresh = cv.threshold(cup_seg_img,0,255,cv.THRESH_OTSU+cv.THRESH_BINARY)[1]
pixels = cv.countNonZero(thresh)
image_area = result.shape[2]*result.shape[1]
area_ration = (pixels/image_area) * 100
print('pixels',pixels)
print('area_ration',area_ration)
imshow(thresh)
plt.show()
Я могу построить тот же прогноз numpy массив
Результат (предсказанное изображение) numpy значения массива