定义一个函数,将传入图片添上不规则白色掩膜并返回tensor格式
时间: 2023-06-09 16:03:40 浏览: 50
好的,可以使用以下代码来定义此函数:
```python
import torch
import numpy as np
import cv2
def add_mask_to_image(image_np):
# 生成掩膜
height, width, _ = image_np.shape
mask = np.zeros((height, width), np.uint8)
points = np.array([[10,10], [50,250], [200,30], [300,300]], np.int32)
cv2.fillPoly(mask, [points], 255)
# 将掩膜应用于图像
masked_image = cv2.bitwise_and(image_np, image_np, mask=mask)
# 将图像转换为tensor格式并返回
tensor_image = torch.from_numpy(masked_image).permute(2,0,1).float()/255.0
return tensor_image
```
这个函数会接受一个numpy数组格式的图像,然后生成一个不规则的白色掩膜,并将其应用于原始图像中。最后,它将生成的图像转换为pytorch tensor格式并返回。
相关问题
定义一个python函数,将传入图片添上随机的不规则白色掩膜并返回tensor格式
好的,这是一个示例函数实现:
```python
import torch
import numpy as np
from PIL import Image
def add_random_mask(img):
# Convert image to numpy array
img_np = np.array(img)
# Create binary mask with random noise
mask = np.random.randint(0, 2, img_np.shape[:2])
mask = np.expand_dims(mask, axis=-1)
# Apply mask to image
masked_img = img_np * mask.astype(float)
# Convert image back to PIL format
masked_img = Image.fromarray(masked_img.astype(np.uint8))
# Convert image to tensor
tensor_img = torch.tensor(np.array(masked_img)).permute(2,0,1) / 255.0
return tensor_img
```
该函数将接受PIL格式的图像作为输入并返回PyTorch tensor格式的图像,其中随机噪声掩膜已经应用到了输入图像上。请注意,在此示例中,我们生成了一个二进制掩膜,其中随机生成了0或1的值,并将其乘以输入图像,从而应用白色随机噪声掩膜。掩膜的形状与输入图像的大小相同。
生成一个python函数,对传入的tensor格式参数添上随机的不规则白色遮罩
好的,根据您的要求,以下是生成随机不规则白色遮罩的 Python 函数:
```python
import torch
import numpy as np
def add_random_mask(tensor):
# 获取输入张量的形状
shape = tensor.shape
# 创建一个全部为0的掩膜
mask = torch.zeros(shape)
# 随机生成掩膜的形状
h, w = np.random.randint(1, shape[1]), np.random.randint(1, shape[2])
top, left = np.random.randint(0, shape[1] - h), np.random.randint(0, shape[2] - w)
# 在掩膜上设置随机不规则区域
mask[:, top:top+h, left:left+w] = 1.
mask[:, top+1:top+h-1, left+1:left+w-1] = 0.
# 将掩膜应用到输入张量上
masked_tensor = tensor * mask
# 返回处理后的张量
return masked_tensor
```
该函数可以对任意形状的 PyTorch 张量进行处理,并在随机位置生成一个不规则的白色遮罩,随机遮蔽输入张量的一部分像素点。