图像和蒙版可视化 - Colab
Posted
技术标签:
【中文标题】图像和蒙版可视化 - Colab【英文标题】:Images and masks visualisation - Colab 【发布时间】:2021-08-18 04:11:09 【问题描述】:大家好。
我已经使用 matplotlib、NumPy 和 Random 在 Colab 中设置了图像和蒙版视觉检查,并且预计会为两者(图像和蒙版)打印相同的图像编号,但不幸的是,事实并非如此。 无论出于何种原因,图像不对应。两个图像具有相同的大小和编号/名称。 有人对如何解决这个问题有一些提示吗?提前谢谢!
import random
import numpy as np
image_number = random.randint(0,len(image_dataset))
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.subplot(121)
plt.imshow(np.reshape(image_dataset[image_number], (patch_size,patch_size,3)))
plt.subplot(122)
plt.imshow(np.reshape(mask_dataset[image_number], (patch_size,patch_size,3)))
plt.show()
image printed using the code above
这就是我导入训练图像的方式。 (对面具做同样的事情)
images_dataset = [] #TRAIN IMAGES
for path, subdirs, files in os.walk(root_directory):
dirname = path.split(os.path.sep)[-1]
if dirname =="images":
images = os.listdir(path)
for i, image_name in enumerate(images):
if image_name.endswith('.png'):
image = cv2.imread(path + "/" + image_name, 1)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
SIZE_X = (image.shape[1]//patch_size)*patch_size
SIZE_Y = (image.shape[0]//patch_size)*patch_size
image = Image.fromarray(image)
image = image.crop((0,0,SIZE_X, SIZE_Y))
image = np.array(image)
【问题讨论】:
【参考方案1】:尝试整理数据。
images = sorted(os.listdir(path))
【讨论】:
以上是关于图像和蒙版可视化 - Colab的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章