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制作语义分割数据集或用训练好模型测试图像时#xff0c;得到的结果是灰度图像#xff0c;如下#xff1a;
检验代码
上面图像灰度值不是全是全为0#xff0c;灰度范围在[0… 目录 检验灰度图检验代码 灰度图转伪彩色图代码转换代码使用细则 示例转换结果总结 检验灰度图
制作语义分割数据集或用训练好模型测试图像时得到的结果是灰度图像如下
检验代码
上面图像灰度值不是全是全为0灰度范围在[0,1]之间使用下面脚本测试灰度图像的灰度值是否全为0
import cv2img cv2.imread(output/result/Result_2023.9.18_Int8/Val_Predict/BlockImage/1.png)min_val img.min()
max_val img.max()print(min_val,min_val)
print(max_val,max_val)
print(dtype,img.dtype)
print(shape,img.shape)
print(img ,img)cv2.imshow(1,img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyWindow()通过上面脚本检测结果如下 灰度图转伪彩色图代码
上面的灰度图直观的看不了测试结果怎样得将[0,1]区间的灰度值映射到[0,255]详解代码见下
from __future__ import print_functionimport argparse
import os
import os.path as osp
import sys
import numpy as np
from PIL import Imagedef parse_args():parser argparse.ArgumentParser(formatter_classargparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter)parser.add_argument(dir_or_file, helpinput gray label directory or file list path)parser.add_argument(output_dir, helpoutput colorful label directory)parser.add_argument(--dataset_dir, helpdataset directory)parser.add_argument(--file_separator, helpfile list separator)return parser.parse_args()def get_color_map_list(num_classes):Returns the color map for visualizing the segmentation mask,which can support arbitrary number of classes.Args:num_classes (int): Number of classes.Returns:(list). The color map.num_classes 1color_map num_classes * [0, 0, 0]for i in range(0, num_classes):j 0lab iwhile lab:color_map[i * 3] | (((lab 0) 1) (7 - j))color_map[i * 3 1] | (((lab 1) 1) (7 - j))color_map[i * 3 2] | (((lab 2) 1) (7 - j))j 1lab 3color_map color_map[3:]return color_mapdef gray2pseudo_color(args):将灰度标注图片转换为伪彩色图片input args.dir_or_fileoutput_dir args.output_dirif not osp.exists(output_dir):os.makedirs(output_dir)print(Creating colorful label directory:, output_dir)color_map get_color_map_list(256)if os.path.isdir(input):for fpath, dirs, fs in os.walk(input):for f in fs:try:grt_path osp.join(fpath, f)_output_dir fpath.replace(input, )_output_dir _output_dir.lstrip(os.path.sep)im Image.open(grt_path)lbl np.asarray(im)lbl_pil Image.fromarray(lbl.astype(np.uint8), modeP)lbl_pil.putpalette(color_map)real_dir osp.join(output_dir, _output_dir)if not osp.exists(real_dir):os.makedirs(real_dir)new_grt_path osp.join(real_dir, f)lbl_pil.save(new_grt_path)print(New label path:, new_grt_path)except:continueelif os.path.isfile(input):if args.dataset_dir is None or args.file_separator is None:print(No dataset_dir or file_separator input!)sys.exit()with open(input) as f:for line in f:parts line.strip().split(args.file_separator)grt_name parts[1]grt_path os.path.join(args.dataset_dir, grt_name)im Image.open(grt_path)lbl np.asarray(im)lbl_pil Image.fromarray(lbl.astype(np.uint8), modeP)lbl_pil.putpalette(color_map)grt_dir, _ osp.split(grt_name)new_dir osp.join(output_dir, grt_dir)if not osp.exists(new_dir):os.makedirs(new_dir)new_grt_path osp.join(output_dir, grt_name)lbl_pil.save(new_grt_path)print(New label path:, new_grt_path)else:print(It\s neither a dir nor a file)if __name__ __main__:args parse_args()gray2pseudo_color(args)转换代码使用细则
使用该代码只需要在终端去到该文件所在路径下添加灰度图像文件夹路径和转换后的保存路径即可。
终端中输入的命令为
python gray2pseudo_color.py dir_or_file output_dir上面命令中
dir_or_file为灰度图所在的路径
output_dir为转换后伪彩色图像的保存路径
具体的使用方法见下图 示例转换结果
转换后的对比结果如下图 总结
以上就是语义分割中灰度图像转伪彩色图像的方法希望能帮到你多多支持谢谢
