image_path, mask_path = self.dataset[item] image = cv2.imread(image_path) mask = cv2.imread(mask_path) if self.is_train: image, mask = reset_image(image, mask, 416, True) if random.random() < 0.5: image = sp_noise(image, 0.005) if random.random() < 0.5: image = randon_crop(image) if random.random() < 0.5: image = randomly_adjust_brightness(image, random.randint(-20, 20), random.randint(-20, 20)) image = self.seq.augment_images([image])[0] if random.random() < 0.5: image = self.fliplr.augment_images([image])[0] mask = self.fliplr.augment_images([mask])[0] if random.random() < 0.5: aff = self.aff.to_deterministic() image = aff.augment_images([image])[0] mask = aff.augment_images([mask])[0] # mask = self.aff.deterministic else: image, mask = square_picture(image, mask, 416) mask = mask[:,:,0] mask_t = numpy.zeros((2,416,416),dtype=numpy.uint8) condition = mask==1 mask_t[0,condition]=1 condition = mask == 2 mask_t[1, condition] = 1
时间: 2023-06-25 18:06:14 浏览: 51
这段代码是一个数据集类的getitem方法,用于获取指定索引的图像和掩码(mask)数据。其中,image_path和mask_path是数据集中图像和掩码的文件路径。
如果is_train为True,表示当前是训练模式,代码会对图像进行多种数据增强操作,包括重设图像大小、加入椒盐噪声、随机裁剪、随机调整亮度、随机翻转和仿射变换。如果is_train为False,表示当前是测试模式,代码会将图像和掩码调整为416x416大小的正方形。
最后,代码将掩码的像素值转化为二元标签,并将其存储在mask_t中,用于训练模型。具体来说,mask_t是一个大小为(2,416,416)的三维数组,第一维表示标签的类别数,第二维和第三维表示标签的图像大小。在这个例子中,标签只有两个类别,因此第一维的大小为2。掩码像素值为1的位置对应第一个类别,像素值为2的位置对应第二个类别,因此mask_t的第一个通道存储的是第一个类别的标签,第二个通道存储的是第二个类别的标签。