前方我們講解了《 FCN-數(shù)據(jù)篇》。里面包含了如何制作類似pascal voc的label。很大篇幅在談如何著色，如何轉(zhuǎn)化為索引圖像。 由于一些內(nèi)容參考網(wǎng)上的資料，所以對(duì)里面的一些操作含義也有些糊涂。 其實(shí)網(wǎng)上的東西也不都對(duì)，很多人云亦云。所以需要我們仔細(xì)甄別。 其中我就發(fā)現(xiàn)了一個(gè)錯(cuò)誤。我們來從頭談起。

pascal voc數(shù)據(jù)集
當(dāng)我們從網(wǎng)上下載pascal voc2012的數(shù)據(jù)集，會(huì)發(fā)現(xiàn)SegmentationClass文件里的標(biāo)注都是彩色圖像。



但是查看其屬性，發(fā)現(xiàn)其位深為8.

一般情況下，彩色圖像都是rgb格式，所以應(yīng)該是24位，但這里是8位，其實(shí)這表明圖像是索引格式。
里面8位存放的是索引值，區(qū)間范圍[0,255]。圖像應(yīng)該還包含一個(gè)map，對(duì)應(yīng)著每個(gè)索引的顏色。
我們用matlab 查看索引：

>> im=imread('H:\data\VOCtrainval_11-May-2012\VOCdevkit\VOC2012\SegmentationClass\2007_000346.png'); >> info=imfinfo('H:\data\VOCtrainval_11-May-2012\VOCdevkit\VOC2012\SegmentationClass\2007_000346.png'); >> info.Colormapans =0 0 00.5020 0 00 0.5020 00.5020 0.5020 00 0 0.50200.5020 0 0.50200 0.5020 0.50200.5020 0.5020 0.50200.2510 0 00.7529 0 00.2510 0.5020 00.7529 0.5020 00.2510 0 0.50200.7529 0 0.50200.2510 0.5020 0.50200.7529 0.5020 0.50200 0.2510 00.5020 0.2510 00 0.7529 00.5020 0.7529 00 0.2510 0.50200.5020 0.2510 0.50200 0.7529 0.50200.5020 0.7529 0.50200.2510 0.2510 00.7529 0.2510 00.2510 0.7529 00.7529 0.7529 00.2510 0.2510 0.50200.7529 0.2510 0.50200.2510 0.7529 0.50200.7529 0.7529 0.50200 0 0.25100.5020 0 0.25100 0.5020 0.25100.5020 0.5020 0.25100 0 0.75290.5020 0 0.75290 0.5020 0.75290.5020 0.5020 0.75290.2510 0 0.25100.7529 0 0.25100.2510 0.5020 0.25100.7529 0.5020 0.25100.2510 0 0.75290.7529 0 0.75290.2510 0.5020 0.75290.7529 0.5020 0.75290 0.2510 0.25100.5020 0.2510 0.25100 0.7529 0.25100.5020 0.7529 0.25100 0.2510 0.75290.5020 0.2510 0.75290 0.7529 0.75290.5020 0.7529 0.75290.2510 0.2510 0.25100.7529 0.2510 0.25100.2510 0.7529 0.25100.7529 0.7529 0.25100.2510 0.2510 0.75290.7529 0.2510 0.75290.2510 0.7529 0.75290.7529 0.7529 0.75290.1255 0 00.6275 0 00.1255 0.5020 00.6275 0.5020 00.1255 0 0.50200.6275 0 0.50200.1255 0.5020 0.50200.6275 0.5020 0.50200.3765 0 00.8784 0 00.3765 0.5020 00.8784 0.5020 00.3765 0 0.50200.8784 0 0.50200.3765 0.5020 0.50200.8784 0.5020 0.50200.1255 0.2510 00.6275 0.2510 00.1255 0.7529 00.6275 0.7529 00.1255 0.2510 0.50200.6275 0.2510 0.50200.1255 0.7529 0.50200.6275 0.7529 0.50200.3765 0.2510 00.8784 0.2510 00.3765 0.7529 00.8784 0.7529 00.3765 0.2510 0.50200.8784 0.2510 0.50200.3765 0.7529 0.50200.8784 0.7529 0.50200.1255 0 0.25100.6275 0 0.25100.1255 0.5020 0.25100.6275 0.5020 0.25100.1255 0 0.75290.6275 0 0.75290.1255 0.5020 0.75290.6275 0.5020 0.75290.3765 0 0.25100.8784 0 0.25100.3765 0.5020 0.25100.8784 0.5020 0.25100.3765 0 0.75290.8784 0 0.75290.3765 0.5020 0.75290.8784 0.5020 0.75290.1255 0.2510 0.25100.6275 0.2510 0.25100.1255 0.7529 0.25100.6275 0.7529 0.25100.1255 0.2510 0.75290.6275 0.2510 0.75290.1255 0.7529 0.75290.6275 0.7529 0.75290.3765 0.2510 0.25100.8784 0.2510 0.25100.3765 0.7529 0.25100.8784 0.7529 0.25100.3765 0.2510 0.75290.8784 0.2510 0.75290.3765 0.7529 0.75290.8784 0.7529 0.75290 0.1255 00.5020 0.1255 00 0.6275 00.5020 0.6275 00 0.1255 0.50200.5020 0.1255 0.50200 0.6275 0.50200.5020 0.6275 0.50200.2510 0.1255 00.7529 0.1255 00.2510 0.6275 00.7529 0.6275 00.2510 0.1255 0.50200.7529 0.1255 0.50200.2510 0.6275 0.50200.7529 0.6275 0.50200 0.3765 00.5020 0.3765 00 0.8784 00.5020 0.8784 00 0.3765 0.50200.5020 0.3765 0.50200 0.8784 0.50200.5020 0.8784 0.50200.2510 0.3765 00.7529 0.3765 00.2510 0.8784 00.7529 0.8784 00.2510 0.3765 0.50200.7529 0.3765 0.50200.2510 0.8784 0.50200.7529 0.8784 0.50200 0.1255 0.25100.5020 0.1255 0.25100 0.6275 0.25100.5020 0.6275 0.25100 0.1255 0.75290.5020 0.1255 0.75290 0.6275 0.75290.5020 0.6275 0.75290.2510 0.1255 0.25100.7529 0.1255 0.25100.2510 0.6275 0.25100.7529 0.6275 0.25100.2510 0.1255 0.75290.7529 0.1255 0.75290.2510 0.6275 0.75290.7529 0.6275 0.75290 0.3765 0.25100.5020 0.3765 0.25100 0.8784 0.25100.5020 0.8784 0.25100 0.3765 0.75290.5020 0.3765 0.75290 0.8784 0.75290.5020 0.8784 0.75290.2510 0.3765 0.25100.7529 0.3765 0.25100.2510 0.8784 0.25100.7529 0.8784 0.25100.2510 0.3765 0.75290.7529 0.3765 0.75290.2510 0.8784 0.75290.7529 0.8784 0.75290.1255 0.1255 00.6275 0.1255 00.1255 0.6275 00.6275 0.6275 00.1255 0.1255 0.50200.6275 0.1255 0.50200.1255 0.6275 0.50200.6275 0.6275 0.50200.3765 0.1255 00.8784 0.1255 00.3765 0.6275 00.8784 0.6275 00.3765 0.1255 0.50200.8784 0.1255 0.50200.3765 0.6275 0.50200.8784 0.6275 0.50200.1255 0.3765 00.6275 0.3765 00.1255 0.8784 00.6275 0.8784 00.1255 0.3765 0.50200.6275 0.3765 0.50200.1255 0.8784 0.50200.6275 0.8784 0.50200.3765 0.3765 00.8784 0.3765 00.3765 0.8784 00.8784 0.8784 00.3765 0.3765 0.50200.8784 0.3765 0.50200.3765 0.8784 0.50200.8784 0.8784 0.50200.1255 0.1255 0.25100.6275 0.1255 0.25100.1255 0.6275 0.25100.6275 0.6275 0.25100.1255 0.1255 0.75290.6275 0.1255 0.75290.1255 0.6275 0.75290.6275 0.6275 0.75290.3765 0.1255 0.25100.8784 0.1255 0.25100.3765 0.6275 0.25100.8784 0.6275 0.25100.3765 0.1255 0.75290.8784 0.1255 0.75290.3765 0.6275 0.75290.8784 0.6275 0.75290.1255 0.3765 0.25100.6275 0.3765 0.25100.1255 0.8784 0.25100.6275 0.8784 0.25100.1255 0.3765 0.75290.6275 0.3765 0.75290.1255 0.8784 0.75290.6275 0.8784 0.75290.3765 0.3765 0.25100.8784 0.3765 0.25100.3765 0.8784 0.25100.8784 0.8784 0.25100.3765 0.3765 0.75290.8784 0.3765 0.75290.3765 0.8784 0.75290.8784 0.8784 0.7529

或者

[im,map]=imread('H:\data\VOCtrainval_11-May-2012\VOCdevkit\VOC2012\SegmentationClass\2007_000346.png');

如果進(jìn)一步地想要顯示索引圖像或者轉(zhuǎn)為rgb，可以：

[cdata,map] = imread( filename ) %讀索引圖像文件 if ~isempty( map ) rgb = ind2rgb( cdata, map ); %將索引圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為RGB圖像數(shù)據(jù) end imshow(rgb ) imshow(cdata,map) %這樣讀也可以

根據(jù)上面顯示的map，我們發(fā)現(xiàn)與《 FCN-數(shù)據(jù)篇》的pascal voc的colormap完全一致。
另外需要注意：cdata是從0開始，對(duì)應(yīng)著map的第一行。

自定義數(shù)據(jù)

根據(jù)前面《 FCN-數(shù)據(jù)篇》 的生成
自定義數(shù)據(jù)的方法，包括：
1. 使用labelme標(biāo)注圖像，生成灰度圖像
2. 將灰度標(biāo)簽圖像轉(zhuǎn)化為rgb 24位圖像，根據(jù)pascal voc的colormap，使用函數(shù)label2rgb
3. 將24位png圖轉(zhuǎn)換為8位png圖。生成索引圖像

其中第3步很重要，先前網(wǎng)上的資料有誤。之前的代碼是：

dirs=dir('F:/xxx/*.png'); for n=1:numel(dirs)strname=strcat('F:/xxx/',dirs(n).name);img=imread(strname);[x,map]=rgb2ind(img,256);newname=strcat('F:/xxx/',dirs(n).name);imwrite(x,map,newname,'png'); end

這里也生成了一個(gè)map，當(dāng)時(shí)我就很疑惑為什么這里還有一個(gè)map呢？
于是試驗(yàn)了一下：

>> im=imread('G:\deeplearning\FCN_train-master\xxx.png'); >> [a,map2]=rgb2ind(im,256); >> map2map2 =0 0 00.5020 0 00 0 0.50200.5020 0 0.50200 0.5020 00.5020 0.5020 0

顯然這里的map與pascal voc的map不一致了，會(huì)導(dǎo)致很嚴(yán)重的問題。
因此正確的是：

>> im=imread('G:\deeplearning\FCN_train-master\xxx.png'); >> map=labelcolormap(256); >> x=rgb2ind(im,map); >> imshow(x,map) >> imwrite(x,map,'test.png','png')

其中第二步就是生成pascal voc的colormap，可以在《 FCN-數(shù)據(jù)篇》 查找。

二分類標(biāo)簽數(shù)據(jù)的制作

對(duì)于二分類問題而言，但我們標(biāo)注好了圖像語義后，我們常常得到的是黑白灰度圖像。比如前景部分用255顯示，背景用0顯示。而且有可能24位，也可能是8位。

這時(shí)我們需要做兩件事：
1. 將圖像轉(zhuǎn)化為24位
2. 生成8位索引圖像
代碼如下：

root='H:\data\IrsData\iris_ground-truth\MICHE_subset\'; input_dir=strcat(root,'ground truth\'); output_dir=strcat(root,'temp\'); src_type='tiff'; files = dir([input_dir, '*.', src_type]); n = length(files);for i = 1:n [filename, type] = strtok(files(i).name, '.');im_src = imread([input_dir, files(i).name]);info=imfinfo([input_dir, files(i).name]);if info.BitDepth==8 %轉(zhuǎn)化為24位rgbim_src=cat(3,im_src,im_src,im_src);end[x,map]=rgb2ind(im_src,2);newname=strcat(output_dir,filename,'.png');imwrite(x,map,newname,'png');end

至此生成的圖像時(shí)索引圖像，二分類，前景為白色，背景為黑色，索引值為0,1.

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的关于FCN的数据集着色说明的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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