图像分割中mask的保存 |
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在图像分割中，最后的输出结果mask结果是一个N x W x H的tensor，其中N表示有多少个类别，W是图像的宽度，H是图像的高度，每一个W x H都是一个二值矩阵 第一步，转成numpy中的array 第二步，N x W x H --> 1 x W x H（W x H），原理就是，对图像中的每一个像素，判断它在哪一类中的得分最高，然后把像素值置为得分最高类的序号。 第三步，转成Image，调色板着色 其中，第一步和第二步可以互换，pytorch和numpy中都有计算第二部的函数 pytorch中，axis是根据哪一维来计算最大值，[1]表示保存索引，[0]是保存数据，后面是转成numpy torch.max(outpout, axis)[1].cpu().numpy()numpy.argmax numpy.argmax(output, axis=0) palette = [random.randint(0, 255) for x in range(256 * 3)] # 随机颜色的调色板 def colorize_mask(mask): # mask: numpy array of the mask new_mask = Image.fromarray(mask.astype(np.uint8)).convert('P') new_mask.putpalette(palette) return new_mask mask = torch.max(output, 0)[1].cpu().numpy() mask_img = colorize_mask(mask) mask_img.save('filepath + feilename') |
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