核心思想:“将颜色转换成对应的标号”
形式一:Json格式的标注转换成调色板mask
形式二:RGB类型mask(24位三通道)转成调色板mask(8位单通道),调色板的格式为.png
形式三:对于二分类的语义分割,一般采用灰度图(8位单通道)
首先读取json文件,获取获取图片width和height ,使用构造三个东西:调色板mask,colormap(一维列表),类别列表(含背景),类别索引
import numpy as np
from PIL import Image,ImageDraw
import json
#一张图片对应一个json文件的情况
def json2mask(json_path,colormap):
#打开json 文件
with open(json_path,"r",encoding="utf-8") as f:
#获取字典
data=json.load(f)
#获取所有标注的多边形
shapes=data["shapes"]
height=data["imageHeight"]
width=data["imageWidth"]
#构造mask,大小和原图大小一致
mask=Image.new("P",(width,height),0)
mask.putpalette(colormap)
#获取图像路径
image_path=data["imagePath"]
for shape in shapes:
label_index=int(shape["label"]) #类别索引
points=shape["points"] #列表
points=[ tuple(points[i]) for i in range(len(points))]
#print(points)
drawObject=ImageDraw.Draw(mask)
drawObject.polygon(points,fill=label_index)
#调色板模式需要用.png存储,所以这里需要对图像的格式进行检查
if image_path.endswith("jpg") is True:
image_path=image_path.split(".")[0]+".png"
mask.save(image_path)
# mask=np.array(mask)
# print(mask[1000:1060,10:100])
if __name__=="__main__":
#classes长度为类别数加一 例如我有猫,狗,树三个种类,加上background后就是四类
#构造调色板的颜色,颜色种类和classes的种类一致,每三位代表一种颜色例如 0,0,0 为黑色,128,0,0 为红色,0,128,0为绿色,0,0,128为蓝色
colormap=[0,0,0,128,0,0,0,128,0,0,0,128]
json_path="./segmentation.json"
json2mask(json_path=json_path,colormap=colormap)
参考:https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/113247318?spm=1001.2014.3001.5502
B站李沐老师的语义分割视频
import numpy as np
from PIL import Image,ImageDraw
import json
def json2mask(json_path):
#打开json 文件
with open(json_path,"r",encoding="utf-8") as f:
#获取字典
data=json.load(f)
#获取所有需要的信息
images=data["images"]
annotations=data["annotations"]
for i in range(len(images)):
#图像的名称
image_name=images[i]["file_name"].split("/")[-1]
image_width=images[i]["width"]
image_height=images[i]["height"]
#多边形标注点
points=annotations[i]["segmentation"][0]
#[(x1,y1),(x2,y2),........]
points=[ (points[i],points[i+1]) for i in range(0,len(points),2)]
#构造mask,大小和原图大小一致,模式设置为RGB,颜色为黑色
new_image_mask=Image.new("RGB",(image_width,image_height),"black")
# 接下来进行填充
drawObject=ImageDraw.Draw(new_image_mask)
drawObject.polygon(points,fill="white")
new_image_mask.save(image_name)
if __name__=="__main__":
json_path="./instances_default.json"
json2mask(json_path=json_path)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/22976342
https://www.cnpython.com/qa/70742
https://blog.csdn.net/Return_0_/article/details/97623422
image缩放使用插值
mask缩放使用就近插值,即使用周围图像填充
参考链接:https://www.bilibili.com/video/BV1ev411P7dR/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=4e158793050c12a2c18e590ddab400e7