如何可视化预测的遮罩？

问题描述

应用CNN后，我试图查看预测的蒙版。 图像有420行和580列。 我已经能够做到this 这只是使用plt.imshow（）的图像可视化。第一图像是原始图像，第二图像是掩模，第三图像是第一图像和第二图像的叠加。 训练完模型后，我想预测原始图像的遮罩。 到目前为止，我已经做到了

predict = model.predict(original_image)

我已成功将图像调整为形状（1、80、120、1）。现在，我要绘制此图像，就像绘制图像蒙版一样。

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一些背景信息：

image_path = '../input/ultrasound-nerve-segmentation/train/10_109.tif'
original_image = cv2.imread(image_path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
predict_image = original_image
predict_image = cv2.resize(predict_image,(112,80))
print(predict_image.shape)

（80，112）

predict_image  = predict_image[np.newaxis,:,np.newaxis]
print(predict_image )

（1、80、112、1）

predict_image = predict_image/ 255

然后

predict = model.predict(predict_image)

这引发了我这个错误

无法将输入数组从形状（80,112,1）广播到形状（1） 我无法提取图像，不知道如何切片。我尝试了不同的切片技术。 我碰到了这个notebook，走到最底下，看看他显示预测遮罩的方式。

解决方法

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