求MATR融合的完整代码，包括输入彩色图像部分。

Question

请问有人将MATR：Multimodal Medical Image Fusion via Multiscale Adaptive Transformer 这论文的代码补全的吗，我实在太笨了，怎么改都改不出来，就是彩色图像的输入部分，以及最终融合成rgb图像部分 。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

当然可以，以下是一个基于MATR（Multimodal Medical Image Fusion via Multiscale Adaptive Transformer）的融合框架示例。请注意，由于原始论文中可能没有提供完整的代码实现，特别是针对彩色图像输入和RGB输出的部分，我将根据一般做法和理解给出模拟实现。假设你已经安装了必要的深度学习库，如PyTorch。

import cv2
import torch
import numpy as np
from PIL import Image
from torchvision.transforms import ToTensor
from matr_model import MATRModel  # 假设你已实现MATR模型

# 定义MATR模型，加载预训练权重
model = MATRModel(pretrained=True)

def preprocess_color_image(img_path):
    # 读取彩色图像
    img_rgb = cv2.imread(img_path)
    img_rgb = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # 转换为 PIL 图像并归一化至 [0, 1] 区间
    pil_img = Image.fromarray((img_rgb / 255.).astype(np.uint8))
    tensor_img = ToTensor()(pil_img)
    
    # 调整维度以适应模型输入要求，假定模型需要 (C, H, W) 格式且通道在前
    input_tensor = tensor_img.unsqueeze(0)

    return input_tensor

def fuse_images_with_matr(image1_path, image2_path):
    # 预处理彩色图像
    input_tensor1 = preprocess_color_image(image1_path)
    input_tensor2 = preprocess_color_image(image2_path)

    # 将两个图像输入到MATR模型进行融合
    with torch.no_grad():
        fused_tensor = model(torch.stack([input_tensor1, input_tensor2]))

    # 将融合后的张量转换回图像格式，并调整至[0, 255]区间
    fused_img = fused_tensor.squeeze(0).cpu().numpy()
    fused_img = (fused_img * 255.).astype(np.uint8)

    # 转换为RGB图像
    fused_img_rgb = cv2.cvtColor(fused_img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)  # 假设MATR输出的是灰度图，需转为RGB

    return fused_img_rgb

# 使用你的彩色图像路径
image1_path = 'path/to/your/image1.jpg'
image2_path = 'path/to/your/image2.jpg'

fused_rgb_image = fuse_images_with_matr(image1_path, image2_path)
cv2.imwrite('output_fused_image.jpg', fused_rgb_image)

注意：上述代码是基于MATR模型的一种理想化实现，实际应用时，请根据MATR论文中的具体描述来构建和修改模型部分。同时，对于MATR模型输出的图像类型，需要依据论文的实际内容，可能是单通道灰度图像，也可能是多通道图像，这里假设它输出的是单通道灰度图，并将其转换为了RGB图像。如果MATR直接输出的是多通道，则无需做此转换。