mask = np.array(Image.open(maskpath)) mask_copy = np.ones_like(mask, dtype=np.uint8) * 255 for clsID, trID in clsID_to_trID.items(): mask_copy[mask == clsID] = trID seg_filename = ( osp.join(out_mask_dir, "train2017" + suffix, osp.basename(maskpath)) if is_train else osp.join(out_mask_dir, "val2017" + suffix, osp.basename(maskpath)) ) if len(np.unique(mask_copy)) == 1 and np.unique(mask_copy)[0] == 255: return Image.fromarray(mask_copy).save(seg_filename, "PNG")
时间: 2024-03-07 15:52:37 浏览: 18
这段代码的功能是将给定的 mask 图像转换为训练时所需的 ID 标注图像,并将其保存为 PNG 格式。具体实现过程为首先读入 mask 图像,然后根据提供的 clsID_to_trID 字典将每个像素点的类别 ID 转换为对应的训练 ID,将处理后的图像保存到指定的文件路径。如果转换后的图像中只有一个像素值为 255,则直接返回。
相关问题
mask=np.array([1,0,1]),dtype=np.bool)输出是什么
这段代码中存在语法错误,应该是`np.ma.array`而不是`np.array`。假设代码为`np.ma.array([1,0,1], mask=[1,0,1], dtype=np.bool)`,则输出为:
```
masked_array(data=[1, --, 1],
mask=[False, True, False],
fill_value=True,
dtype=bool)
```
其中,`masked_array`是numpy中的一种特殊的数组类型,它可以包含缺失值,并且有一个对应的掩码数组来表示哪些值是缺失的。这里的掩码数组为`[1, 0, 1]`,对应的元素表示为`True`的位置表示缺失值,`False`的位置表示不是缺失值。因此,第二个元素被标记为缺失值,用两个短横线`--`表示。填充值为`True`,即缺失值的默认值。
lower_red = np.array([0, 170, 160], dtype=np.uint8) upper_red = np.array([255, 210, 210], dtype=np.uint8)
这段代码定义了两个NumPy数组`lower_red`和`upper_red`,用于设置颜色范围的下限和上限。以下是代码示例:
```python
import numpy as np
lower_red = np.array([0, 170, 160], dtype=np.uint8)
upper_red = np.array([255, 210, 210], dtype=np.uint8)
```
在这个例子中,`lower_red`表示颜色范围的下限,而`upper_red`表示颜色范围的上限。这两个数组中的三个元素分别对应BGR通道的阈值。这里使用了NumPy库的`array`函数来创建数组,并通过`dtype=np.uint8`参数指定数组的数据类型为无符号8位整数。