把labels.txt中分类为1的超像素图块变为红色,分类为2的超像素图块变为黑色,把分类为0的超像素图块保持原样,把这几类的图块复原为原图的代码
时间: 2024-03-23 07:39:10 浏览: 14
以下是一个示例代码,演示如何根据`labels.txt`文件中的分类结果将超像素图块复原到原图像中,并根据分类结果将不同类别的超像素图块标记为不同的颜色:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像和标签文件
img = cv2.imread('test.jpg')
labels = np.loadtxt('labels.txt')
# 进行超像素分割
numSegments = 100
segments = cv2.ximgproc.segmentation.createSuperpixelSLIC(img, region_size=10, ruler=10.0)
segments.iterate(numIterations=10)
# 获取超像素区域
mask = segments.getLabelContourMask()
# 对每个超像素区域进行处理
for i in range(numSegments):
# 找到超像素中心像素的坐标
center = segments.getCenterOfMass(i)
x, y = int(center[0]), int(center[1])
# 将超像素中心像素的坐标映射回原图像
color = img[y, x]
# 根据超像素分类结果,将原图像中对应的像素赋上相应的颜色
if labels[i] == 1:
img[mask == i] = [0, 0, 255] # 红色
elif labels[i] == 2:
img[mask == i] = [0, 0, 0] # 黑色
# 保存复原后的图像
cv2.imwrite('result.jpg', img)
```
在这个示例代码中,我们首先读取测试图像和标签文件,然后使用OpenCV的`createSuperpixelSLIC`函数进行超像素分割,得到一组超像素区域。然后对每个超像素区域进行处理,找到中心像素的坐标,并将其映射回原图像中。根据`labels.txt`文件中的分类结果,将原图像中对应的像素赋上相应的颜色。如果分类结果为1,则标记为红色,如果分类结果为2,则标记为黑色。最后,将复原后的图像保存到本地。