Mask R-CNN修改结果可视化的展示形式
时间: 2024-01-05 17:01:57 浏览: 37
Mask R-CNN的结果可视化一般会显示检测到的目标的类别、边界框和掩膜。要修改结果可视化的展示形式,可以对可视化部分的代码进行修改,比如修改绘制边界框和掩膜的颜色、线条粗细和透明度等。以下是一个例子,展示如何将边界框和掩膜的颜色修改为红色:
```
import cv2
import numpy as np
from mrcnn import visualize
# 加载模型和图片
model = ...
image = cv2.imread('test.jpg')
# 进行目标检测和掩膜提取
r = model.detect([image])[0]
# 修改颜色
masks = r['masks']
masks = np.where(masks == 1, 255, 0) # 将掩膜中的1替换为255,得到二值化掩膜
visualize.apply_mask(image, masks, (255, 0, 0), alpha=0.5) # 将掩膜应用到原图上,并修改颜色为红色
# 修改边界框颜色
visualize.draw_box(image, r['rois'][0], color=(255, 0, 0), thickness=2)
# 显示结果
cv2.imshow('result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个例子中,我们使用了`visualize.apply_mask()`函数将掩膜应用到原图上,并修改了颜色为红色;同时使用了`visualize.draw_box()`函数绘制边界框,并修改了颜色为红色。