?在圖像分割中，最后的輸出結(jié)果mask結(jié)果是一個(gè)N x W x H的tensor，其中N表示有多少個(gè)類別，W是圖像的寬度，H是圖像的高度，每一個(gè)W x H都是一個(gè)二值矩陣

第一步，轉(zhuǎn)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，對圖像中的每一個(gè)像素，判斷它在哪一類中的得分最高，然后把像素值置為得分最高類的序號(hào)。

第三步，轉(zhuǎn)成Image，調(diào)色板著色

其中，第一步和第二步可以互換，pytorch和numpy中都有計(jì)算第二部的函數(shù)

pytorch中，axis是根據(jù)哪一維來計(jì)算最大值，[1]表示保存索引，[0]是保存數(shù)據(jù)，后面是轉(zhuǎn)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)] # 隨機(jī)顏色的調(diào)色板def colorize_mask(mask):# mask: numpy array of the masknew_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')

?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的图像分割中mask的保存的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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