deeplabv3将语义分割出的区域坐标显示
时间: 2023-10-05 12:11:42 浏览: 49
要将deeplabv3语义分割出的区域坐标显示出来,可以使用以下步骤:
1. 首先,需要使用deeplabv3模型对图像进行语义分割,得到每个像素点的类别标签。
2. 接下来,可以使用OpenCV等库将类别标签映射为颜色,从而得到彩色分割结果图像。
3. 可以使用OpenCV中的findContours函数找到分割结果图像中的轮廓,得到每个区域的外接矩形。
4. 最后,可以使用OpenCV中的rectangle函数将每个区域的外接矩形绘制在原始图像上,从而显示出分割出的区域坐标。
下面是一个示例代码,用于将分割结果图像中的区域坐标显示在原始图像上:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载deeplabv3模型,对图像进行语义分割
model = ...
# 加载图像
img = cv2.imread("example.jpg")
# 对图像进行语义分割,得到每个像素点的类别标签
labels = model.predict(img)
# 将类别标签映射为颜色,得到彩色分割结果图像
colors = ...
seg_img = np.zeros_like(img)
for i in range(len(colors)):
seg_img[labels == i] = colors[i]
# 找到分割结果图像中的轮廓,得到每个区域的外接矩形
contours, _ = cv2.findContours(seg_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 在原始图像上绘制每个区域的外接矩形
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
# 显示结果图像
cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这个示例代码中,`colors`是一个颜色列表,用于将类别标签映射为颜色。`findContours`函数可以得到分割结果图像中的轮廓,返回值中的第一个元素是轮廓列表。对于每个轮廓,可以使用`boundingRect`函数得到它的外接矩形,然后使用`rectangle`函数在原始图像上绘制出来。