关于图像分割项目的可视化脚本

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了关于图像分割项目的可视化脚本。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。

1. 前言

之前实现了目标检测和图像分类任务的可视化脚本,本章将最后一个分割任务的可视化脚本实现

效果展示如下:

代码会在当前目录保存展示好的图片,从左到右依次为,原图、mask图、mask覆盖在原图的掩膜图

关于图像分割项目的可视化脚本,# 关于 segmentation,目标跟踪,人工智能,计算机视觉

关于目标检测的可视化:

VOC:关于目标检测任务中,XML(voc格式)标注文件的可视化

YOLO :关于目标检测任务中,YOLO(txt格式)标注文件的可视化 

图像分类:图像分类任务的可视化脚本,生成类别json字典文件

2. 代码介绍

因为分割的数据格式问题,图像如何显示问题,可能会出现一些问题。

代码使用了好几种不同的分割数据集测试均可实现,可以保证大部分数据的可视化

具体的问题,在后文介绍

2.1 目录

数据摆放如下所示

图像放在images目录下,对应的GT图像放在masks文件下,这里的文件名是保持对应的,否则后续代码需要更改

show脚本放在data相同的路径

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2.2 主函数

这里传入的root是images目录,这样random可以随机取出一张图片。根据目录的索引,自动找到图片对应的GT图像。

注:如果文件名不相同的话,需要自己在后面replace更换

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这里的opacity 是掩膜的程度,0-1直接越小,效果越好

2.3 函数实现

这里运用的就是数字图像处理的内容,可以参考:数字图像处理

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使用 PIL 打开图片,可以避免一些不必要的错误。cv的格式太严格了,不管是数据类型啊,还是通道,或者最后的np展示都需要相同的维度。而分割的GT一般都是8bit,本人调试很久,还是PIL打开方便

至于draw_image 函数,就是数字图像处理的绘制边框内容,因为matplotlib展示的时候会自动填色,这样可视化的效果更好,所以用matplotlib展示

2.4 结果展示

相同 opacity 展示

这里用绿色绘制边框,红色掩膜填充

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不同opacity 展示

opacity = 0.5

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opacity = 0.1

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opacity = 0.9

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3. 完整代码

代码:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-820022.html

import cv2
import numpy as np
import os
import random
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt


# 将mask绘制在原图
def draw_image(im,ms,brg,opacity):
    image_mask = im.copy()
    contours, _ = cv2.findContours(ms, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)    # 查找轮廓
    image_mask = cv2.drawContours(image_mask, contours, -1, (0, 255, 0), 2)     # 绘制边界
    image_mask = cv2.fillPoly(image_mask, contours, color=brg)                  # 填充
    img_bgr = cv2.addWeighted(im, opacity, image_mask, 1 - opacity, 0)

    return im,ms,img_bgr[:,:,::-1]


def main(imagePath,labelPath,bgr,opacity):
    image = np.array(Image.open(imagePath).convert('RGB'))
    label = np.array(Image.open(labelPath).convert('L'))

    a,b,c = draw_image(image,label,bgr,opacity)

    plt.figure(figsize=(12,8))
    for index,i in enumerate((a,b,c)):
        plt.subplot(1,3,index+1)
        plt.imshow(i)

    plt.savefig('./result.png')
    # plt.show()


if __name__ == '__main__':
    root = './data/images'
    images_path = [os.path.join(root,i) for i in os.listdir(root)]

    r = random.randint(0,len(images_path)-1)
    img_path = images_path[r]           # 随机取出一张图片
    mask_path = img_path.replace('images','masks')

    # opacity 越小,掩膜效果越深
    main(imagePath=img_path, labelPath=mask_path,bgr=(0,0,255),opacity=0.5)

到了这里,关于关于图像分割项目的可视化脚本的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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