如何使用 numpy 读取灰度蒙版图像?
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【中文标题】如何使用 numpy 读取灰度蒙版图像?【英文标题】:How to how to read grayscale mask image using numpy? 【发布时间】:2021-06-02 02:55:39 【问题描述】:我正在阅读某人关于语义分割的代码尝试学习一些技术,但我可以找出一个我真的需要解释的特定部分 这是整个函数
def DataGen():
img_ = []
mask_ = []
c1 = []
y1 = []
for i in range(len(image_)):
image = cv2.imread(image_[i])
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image = image / 255
image = cv2.resize(image, (height, width), interpolation=cv2.INTER_AREA) # image
cc1 = cv2.resize(image, (height // 2, width // 2), interpolation=cv2.INTER_AREA) # resize image
mask = cv2.imread(mask_id[i], 0)
mask[np.where(mask == 0)] = 198
target = np.zeros([966, 1296, 2])
target[:, :, 1][np.where(mask == 149)] = 1
target[:, :, 0][np.where(mask == 76)] = 1
mask = cv2.resize(target, (height, width), interpolation=cv2.INTER_AREA)
yy1 = cv2.resize(target, (height // 2, width // 2), interpolation=cv2.INTER_AREA)
mask = np.expand_dims(mask, axis=-1)
print(mask)
yy1 = np.expand_dims(yy1, axis=-1)
img_.append(image)
mask_.append(mask)
c1.append(cc1)
y1.append(yy1)
img_ = np.array(img_)
C1 = np.array(c1)
Y1 = np.array(y1)
mask_ = np.array(mask_)
mask_[np.where(mask_ != 0)] = 1
Y1[np.where(Y1 != 0)] = 1
return img_, C1, mask_, Y1
这是我有点困惑的地方
mask = cv2.imread(mask_id[i], 0) # mask is read in grayscale Point-1
mask[np.where(mask == 0)] = 198
target = np.zeros([966, 1296, 2]) # numpy is define Point-2
target[:, :, 1][np.where(mask == 149)] = 1
target[:, :, 0][np.where(mask == 76)] = 1
mask = cv2.resize(target, (height, width), interpolation=cv2.INTER_AREA)
掩码如何进入Point-2中初始化的目标变量中的numpy数组?
【问题讨论】:
在你尝试向谁学习时可能会更有选择性...有人可能会费心评论他们的代码并使用正确、已定义、易读、免维护的常量,如cv2.IMREAD_GRAYSCALE
而不是像 cv2.imread()
中的 0
这样丑陋的清单常量,这让您不知道它们的用途。
是的,你是对的,不管怎样,除了这个之外,我也能够理解代码的所有其他部分。
【参考方案1】:
我早就想明白了,所以我决定回答它......也许它会帮助别人。
`target[:, :, 1][np.where(mask == 149)] = 1
目标[:, :, 0][np.where(mask == 76)] = 1 `
这个“np.where(mask == 149)”可以简单地被删除并替换为任何整数值作为索引。作者从 MxN 掩码图像数组中选择该索引并设置它。它只是一个 numpy 中的变量声明,可以重写为
` 目标 = np.zeros([966, 1296, 2])
目标[:, :, 1][100] = 1
目标[:, :, 0][75] = 1 `
【讨论】:
以上是关于如何使用 numpy 读取灰度蒙版图像?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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