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上篇博客对语义分割数据集进行Copy-Paste数据增强（点我访问），其中涉及到对mask文件的读写，踩了一些坑，在这里记录一下相关知识点。 目录 一、灰度模式与调色板模式 二、两种模式对应的读写方法 三、语义分割mask可视化 一、灰度模式与调色板模式我们标注好的文件，或者通过模型预测出的结果，通常保存为.png格式的图片。不同于RGB图像，其保存的位数为8位，或是灰度图、或是调色板图； 在PIL格式中，我们通过查看其mode属性，能够发现其区别。 我们使用VOC2012中的两个mask图片：'2007_000032.png'、'2007_000033.png'，其样式分别为：
其mode属性分别为： from PIL import Image print(Image.open('2007_000032.png').mode) # L print(Image.open('2007_000033.png').mode) # P 二、两种模式对应的读写方法之所以其mode属性不同（一个是L，代表灰度模式，另一个是P，代表调色板模式），是因为对分割好的mask文件保存时的方式不同。对于灰度模式，直接使用cv2.imwrite()函数进行保存即可，只不过读取时，需要按照灰度图的方式读取|（用OpenCV或者PIL格式均可以）： # 方式一： label = cv2.imread(label_path, 0) # 方式二： label = np.asarray(Image.open(label_path), dtype=np.int32)而对于调色板模式，其保存方式如下： def save_colored_mask(mask, save_path): lbl_pil = Image.fromarray(mask.astype(np.uint8), mode="P") colormap = imgviz.label_colormap() lbl_pil.putpalette(colormap.flatten()) lbl_pil.save(save_path)如上，需要先将array格式的mask转为PIL.Image格式，然后，使用imgviz中的Label colormap给mask添加调色板，最后保存PIL.Image格式的图像即可。读取时，则需要同样使用PIL.Image格式来读取，然后转为array，而不可以使用OpenCV进行读取： # 正确的读取方式 label = np.asarray(Image.open(label_path), dtype=np.int32) # 错误的读取方式：因为调色板模式下，使用cv2.imread(label_path, 0)会默认以BGR转灰度图的模式读取，从而导致得到的label值不一致 label = cv2.imread(label_path, 0) 三、语义分割mask可视化对于可视化则比较简单，因为不需要考虑模式问题，可以使用OpenCV也可以使用PIL的方式： # OpenCV方式： image = cv2.imread('2007_000033.jpg') mask = cv2.imread('2007_000033.png') mask_img = cv2.addWeighted(image, 0.5, mask, 0.7, 0.9) cv2.imwrite("vis.jpg", mask_img) # PIL方式： image = Image.open('2007_000033.jpg') mask = Image.open('2007_000033.png') mask_img = Image.blend(image.convert('RGBA'), mask.convert('RGBA'), 0.7) mask_img.save("vis2.png")两种方式的可视化结果一样：
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