img_copy[y:y + mask_height, x:x + mask_width] = 0

这段代码的作用是将图像中随机生成的矩形区域赋值为0，即黑色。其中，`img_copy`表示原始图像的一个副本，`y:y + mask_height`表示矩形区域在第一维度（即高度）上的起始和终止位置，`x:x + mask_width`表示矩形区域在第二维度（即宽度）上的起始和终止位置。将这个区域赋值为0，就相当于将这个区域的像素全部变成了黑色，即在原始图像上生成了一个黑色的矩形区域。

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t1 = time.time() # Note that compactness is defined differently because a grid is not used. Lower compactness for maskSLIC is equivalent segments = seg.slic(img, compactness=10, seed_type='nplace', mask=roi, n_segments=100, recompute_seeds=True, plot_examples=True, enforce_connectivity=True) print("Time: {:.2f} s".format(time.time() - t1)) for segment_id in np.unique(segments): mask = segments == segment_id masked_image = img.copy() masked_image[~mask] = 0 cv2.imwrite(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\segment_{}.png'.format(segment_id), masked_image) plt.figure() plt.imshow(mark_boundaries(img, segments)) plt.contour(roi, contours=1, colors='red', linewidths=0.5) plt.axis('off') plt.savefig(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\maskslic.png')提取每个子块图像的位置和大小信息

可以使用 `regionprops` 函数从分割结果中提取每个子块的位置和大小信息。具体步骤如下：

1. 将分割结果转换为标签图像，其中每个子块的像素值为其对应的标签值。
2. 使用 `regionprops` 函数提取标签图像中每个区域的属性信息，包括区域的位置、大小、像素值等。
3. 遍历所有区域，获取其位置和大小信息。

下面是示例代码：

from skimage.measure import label, regionprops

# 将分割结果转换为标签图像
label_img = label(segments)

# 使用 regionprops 函数提取标签图像中每个区域的属性信息
props = regionprops(label_img)

# 遍历所有区域，获取其位置和大小信息
for prop in props:
    # 获取区域的标签值、位置和大小信息
    label_value = prop.label
    bbox = prop.bbox # (min_row, min_col, max_row, max_col)
    height = bbox[2] - bbox[0]
    width = bbox[3] - bbox[1]
    
    # 在原图上绘制该区域的边界框
    cv2.rectangle(img, (bbox[1], bbox[0]), (bbox[3], bbox[2]), (0, 255, 0), 2)
    
    # 输出该区域的位置和大小信息
    print("Label: {}, Position: ({}, {}), Size: {} x {}".format(label_value, bbox[1], bbox[0], width, height))

其中，`bbox` 表示区域的最小外接矩形，其格式为 `(min_row, min_col, max_row, max_col)`，分别表示矩形左上角和右下角的行列坐标。`height` 和 `width` 分别表示矩形的高度和宽度。在实际使用中，可以根据需求选择输出或保存这些信息。

c++ 代码实现将下图代码的obj.seg渲染在image上,obj.seg是yolov8预测出来的mask图， cv::Mat image = cv::imread("inference/yq.jpg"); auto yolo = yolo::load("/home/zhangyu/tensorrt_code/test/1.18-integrate-full-yolov5/workspace/last.transd.trtmodel", yolo::Type::V8Seg); if (yolo == nullptr) return; auto objs = yolo->forward(cvimg(image)); int i = 0; for (auto &obj : objs) { uint8_t b, g, r; tie(b, g, r) = yolo::random_color(obj.class_label); cv::rectangle(image, cv::Point(obj.left, obj.top), cv::Point(obj.right, obj.bottom), cv::Scalar(b, g, r), 5); auto name = cocolabels[obj.class_label]; auto caption = cv::format("%s %.2f", name, obj.confidence); int width = cv::getTextSize(caption, 0, 1, 2, nullptr).width + 10; cv::rectangle(image, cv::Point(obj.left - 3, obj.top - 33), cv::Point(obj.left + width, obj.top), cv::Scalar(b, g, r), -1); cv::putText(image, caption, cv::Point(obj.left, obj.top - 5), 0, 1, cv::Scalar::all(0), 2, 16); if (obj.seg) { // cv::imwrite(cv::format("%d_mask.jpg", i), // cv::Mat(obj.seg->height, obj.seg->width, CV_8U, obj.seg->data)); i++; } } printf("Save result to Result.jpg, %d objects\n", (int)objs.size()); cv::imwrite("Result.jpg", image); }

要实现将 obj.seg 渲染在 image 上，可以按照以下步骤进行：

1. 将 obj.seg 转换成 cv::Mat 格式的图像，即将 obj.seg->data 拷贝到 cv::Mat 中，并设置其大小为 obj.seg->height 和 obj.seg->width。

2. 将 obj.seg 的像素值中为 1 的部分渲染成指定颜色的矩形框。

代码实现如下：

cv::Mat image = cv::imread("inference/yq.jpg");
auto yolo = yolo::load("/home/zhangyu/tensorrt_code/test/1.18-integrate-full-yolov5/workspace/last.transd.trtmodel", yolo::Type::V8Seg);
if (yolo == nullptr) return;
auto objs = yolo->forward(cvimg(image));
int i = 0;
for (auto &obj : objs) {
    uint8_t b, g, r;
    tie(b, g, r) = yolo::random_color(obj.class_label);
    cv::rectangle(image, cv::Point(obj.left, obj.top), cv::Point(obj.right, obj.bottom),
                  cv::Scalar(b, g, r), 5);
    auto name = cocolabels[obj.class_label];
    auto caption = cv::format("%s %.2f", name, obj.confidence);
    int width = cv::getTextSize(caption, 0, 1, 2, nullptr).width + 10;
    cv::rectangle(image, cv::Point(obj.left - 3, obj.top - 33),
                  cv::Point(obj.left + width, obj.top), cv::Scalar(b, g, r), -1);
    cv::putText(image, caption, cv::Point(obj.left, obj.top - 5), 0, 1, cv::Scalar::all(0), 2, 16);
    if (obj.seg) {
        cv::Mat seg_image(obj.seg->height, obj.seg->width, CV_8U, obj.seg->data);
        cv::Mat seg_color;
        cv::cvtColor(seg_image, seg_color, cv::COLOR_GRAY2BGR);
        cv::Vec3b color(b, g, r);
        seg_color.setTo(color, seg_image == 1);
        cv::Rect seg_rect(obj.left, obj.top, obj.right - obj.left, obj.bottom - obj.top);
        seg_color.copyTo(image(seg_rect));
        i++;
    }
}
printf("Save result to Result.jpg, %d objects\n", (int)objs.size());
cv::imwrite("Result.jpg", image);

其中，将 obj.seg 转换成 cv::Mat 格式的图像使用了以下代码：

cv::Mat seg_image(obj.seg->height, obj.seg->width, CV_8U, obj.seg->data);

将 obj.seg 的像素值中为 1 的部分渲染成指定颜色的矩形框使用了以下代码：

cv::Mat seg_color;
cv::cvtColor(seg_image, seg_color, cv::COLOR_GRAY2BGR);
cv::Vec3b color(b, g, r);
seg_color.setTo(color, seg_image == 1);
cv::Rect seg_rect(obj.left, obj.top, obj.right - obj.left, obj.bottom - obj.top);
seg_color.copyTo(image(seg_rect));