图像和蒙版可视化 - Colab

Posted 2023-03-16

【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)

【参考方案1】：

尝试整理数据。

images = sorted(os.listdir(path))