def out_to_rgb(out,PALETTE,CLASSES): palette = np.array(PALETTE) assert palette.shape[0] == len(CLASSES) assert palette.shape[1] == 3 assert len(palette.shape) == 2 color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8) for label, color in enumerate(palette): color_seg[out == label, :] = color tran=transforms.ToTensor() color_seg=tran(color_seg) return color_seg def out_to_rgb_np(out,PALETTE,CLASSES): palette = np.array(PALETTE) assert palette.shape[0] == len(CLASSES) assert palette.shape[1] == 3 assert len(palette.shape) == 2 color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8) for label, color in enumerate(palette): color_seg[out == label, :] = color return color_seg逐句解释
时间: 2024-03-04 07:51:59 浏览: 29
这段代码定义了两个函数,都是用于将一个模型输出的标签图像转换为 RGB 彩色图像。
- `def out_to_rgb(out,PALETTE,CLASSES):`:定义了一个名为 out_to_rgb 的函数,接受三个参数:out 表示模型输出的标签图像,PALETTE 表示颜色调色板,CLASSES 表示类别列表。
- `palette = np.array(PALETTE)`:将 PALETTE 转换为 numpy 数组,并将其赋值给变量 palette。
- `assert palette.shape[0] == len(CLASSES)`:断言 PALETTE 中的行数与 CLASSES 的长度相等,即每个类别对应了一种颜色。
- `assert palette.shape[1] == 3`:断言 PALETTE 中每个颜色由三个通道组成,即为 RGB 格式。
- `assert len(palette.shape) == 2`:断言 PALETTE 是一个二维数组。
- `color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8)`:创建一个 shape 为 (out.shape[0], out.shape[1], 3) 的全 0 numpy 数组,用于存储转换后的 RGB 彩色图像。
- `for label, color in enumerate(palette):`:遍历颜色调色板 PALETTE,获取每种颜色以及其对应的标签值。
- `color_seg[out == label, :] = color`:将标签图像中值为 label 的像素的 RGB 值赋为 color。
- `tran=transforms.ToTensor()`:创建一个 torchvision.transforms.ToTensor() 的实例,用于将 numpy 数组转换为 torch.Tensor。
- `color_seg=tran(color_seg)`:将经过转换后的 numpy 数组 color_seg 转换为 torch.Tensor,并将其赋值给变量 color_seg。
- `return color_seg`:返回转换后的 RGB 彩色图像,类型为 torch.Tensor。
- `def out_to_rgb_np(out,PALETTE,CLASSES):`:定义了一个名为 out_to_rgb_np 的函数,与 out_to_rgb 函数的实现基本相同,只是最后直接返回 numpy 数组类型的 RGB 彩色图像。