使用python,将经过语义分割得到的图做映射处理,将它变为一个彩色的图。
时间: 2023-06-18 09:02:20 浏览: 56
要将经过语义分割得到的图变为彩色的图,可以使用Python中的OpenCV库进行映射处理。具体步骤如下:
1. 导入必要的库
```python
import cv2
import numpy as np
```
2. 定义语义分割图的颜色映射
语义分割图中每个像素都对应着一个类别,可以将不同的类别映射为不同的颜色。可以使用一个字典来定义映射关系,例如:
```python
colors = {
0: [0, 0, 0], # 背景
1: [255, 0, 0], # 人
2: [0, 255, 0], # 车
3: [0, 0, 255] # 道路
}
```
这个字典定义了四个类别,分别是背景、人、车和道路。每个类别对应着一个RGB颜色值。
3. 加载语义分割图
```python
seg_map = cv2.imread('seg_map.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
```
这里假设语义分割图的文件名为seg_map.png。
4. 将灰度图转换为彩色图
```python
h, w = seg_map.shape
color_map = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8)
for i in range(h):
for j in range(w):
color_map[i, j] = colors[seg_map[i, j]]
```
这里先创建一个和语义分割图大小相同的三通道图像color_map,然后对于每个像素,根据它在语义分割图中的值在颜色映射字典中查找对应的颜色,并将这个颜色赋值给color_map中对应的像素。
5. 保存彩色图
```python
cv2.imwrite('color_map.png', color_map)
```
这里将生成的彩色图保存为color_map.png。
完整代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
colors = {
0: [0, 0, 0], # 背景
1: [255, 0, 0], # 人
2: [0, 255, 0], # 车
3: [0, 0, 255] # 道路
}
seg_map = cv2.imread('seg_map.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
h, w = seg_map.shape
color_map = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8)
for i in range(h):
for j in range(w):
color_map[i, j] = colors[seg_map[i, j]]
cv2.imwrite('color_map.png', color_map)
```