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voc分割数据集 pil调色板

时间:2020-08-13 14:48:52      阅读:82      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

voc分割数据集有两种,文件夹名字分别是SegmentationClass,SegmentationClassAug,其中SegmentationClass文件夹图片样式如下:
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SegmentationClassAug文件夹图片样式如下:
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今天来说下SegmentationClass文件夹带彩色图的,读一个deeplab的pytorch代码的时候,我就在找是怎么把颜色对应到标签图的,找了半天没有,但是发现最后的处理得到的标签图确实是0-21的像素,可是哪里处理了的了.

    def _make_img_gt_point_pair(self, index):
        _img = Image.open(self.images[index]).convert(‘RGB‘)
        _target = Image.open(self.categories[index])

        return _img, _target

只有一处是通过PIL读取图片,然后我惊奇的发现仅仅是通过这个读就已经转成了0-21的标签图!!!???why?

    def _make_img_gt_point_pair(self, index):
        _img = Image.open(self.images[index]).convert(‘RGB‘)
        _target = Image.open(self.categories[index])

        _img.show()
        _target.show()

        import numpy
        img = numpy.array(_img)
        targe = numpy.array(_target)

用pilshow出来,还是彩色图
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但是我用numpy看targe已经是单通道了...然后我再用opencv显示,

   def _make_img_gt_point_pair(self, index):
        _img = Image.open(self.images[index]).convert(‘RGB‘)
        _target = Image.open(self.categories[index])

        _img.show()
        _target.show()


        import numpy
        img = numpy.array(_img)
        targe = numpy.array(_target)

        import cv2
        cv2.imshow("opencv-show-pil",targe)
        cv2.waitKey()

        mm = cv2.imread(self.categories[index],-1)
        cv2.imshow("opencv-read", mm)
        cv2.waitKey()

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这里可以看到,直接读取路径确实是彩色图,但是经过pil打开之后,就变成了标签图!神奇吧!

voc分割数据集 pil调色板

原文:https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/13495991.html

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