这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了语义分割中mask二值图转json格式。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
本次文章针对mask黑白图转json格式进行分析
主要分两个步骤：
1、将mask二值图中的目标区域轮廓，按照每个点之间的步长进行选取保存，并将每个轮廓的点坐标信息保存至csv文件中。
csv文件格式如下图所示：
程序如下所示：
使用时，注意修改路径：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-702809.html
import cv2
import pandas as pd
import os
def get_coor(img):
gray = cv2.cvtColor(img文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-702809.html
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二值图即黑白图，图中只有黑白色之分。图像的二维矩阵只由0和1构成，0表黑色，1表白色。 二值化利于图像进一步处理，且数据量减小，易于凸显出目标轮廓。 具体定义可以参考如下链接： http://zhidao.baidu.com/question/89536354.html 首先对有256个亮度等级的灰度图像进行阈值选取
其实在学过图像处理后，基本上对二值图，灰度图，彩色图以及图像通道和深度都有自己的理解，但是在实际涉及到运用的时候，特别是在代码角度进行图像处理的时候，总还是会出现概念混淆的情况，每次都需要上网搜一下特定的知识点，然后解决了问题，后期又会对知识
https://en.wikipedia.org/wiki/Connected-component_labeling 目录 一、说明 二、连通性是拓扑模型 2.1 拓扑连通定义 2.2 道路连通
segmentation后 mask二值图片数据转换成coco对应的json格式 转出来之后的json数据中segmentation部分会有一些问题，它不是一个1 * n维度的数据 而是包含了很多段，需要合并 如图： 合并之前： 合并之后，所有的边缘点在一个list中： 最终转好的格式如下图： 合并代码：
语义分割数据标注是为训练语义分割模型准备数据的过程。语义分割是计算机视觉领域的任务，其中需要为图像中的每个像素分配一个类别标签，以区分不同的对象或区域。标注数据时，通常需要为每个对象或区域分配一个唯一的标签，并创建与图像像素相对应的分割掩码。
我上篇博文分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下官方的整张图片的语义分割代码（全局），同时我还修改了一部分支持掩膜和叠加影像的保存。 1.1 概况 Meta AI 公司的 Segment Anything 模型是一项革命性的技术，该模型能够根据文本指令或图像
语义分割作为计算机视觉中一项基础任务，同时在自动驾驶/视频编辑等领域中有重要的应用，因此一直受到学术界和工业界的广泛关注。在近几年的会议中，语义分割的论文层出不穷，但是市面上一直缺乏一款能够相对公平比较各种方法的框架。为了方便研究员和工程师们，
RSPrompter: Learning to Prompt for Remote Sensing Instance Segmentation based on Visual Foundation Model RSPrompter 摘要 Abstract—Leveraging vast training data (SA-1B), the foundation Segment Anything Model (SAM) proposed by Meta AI Research exhibits remarkable generalization and zero-shot capabilities. Nonetheless, as a category-agnostic instance segmen
最近有时间，跑了一下UNet模型，因为自己的深度学习基础不扎实，导致用了一些时间。目前只停留在使用和理解别人模型的基础上，对于优化模型的相关方法还有待学习。 众所周知，UNent是进行语义分割的知名模型，它的U形结构很多人也都见过，但是如果自己没有亲自试过
目录 一、混淆矩阵 二、分类指标 1、Accuracy(准确率） 2、Precision（查准率） 3、Recall （查全率） 4、F1-score 三、语义分割的评价指标 1、MPA(类别平均像素准确率) 2、IoU(交并比) 3、MIoU(平均交并比) 4、CPA(类别像素准确率) 5、PA(像素准确率) 四、代码实现（基于混淆矩阵） 混淆
