从RGBA图像中得到分割标签

最新推荐文章于 2024-11-14 13:32:30 发布

原创

最新推荐文章于 2024-11-14 13:32:30 发布 · 929 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

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#计算机视觉

在做动漫分割项目时，数据集非常稀缺；那就自己制作吧，这个网站removebg可以去除部分图片的背景，那怎么办得到标签呢？
可以这样理解： RGB图片—>removebg—>RGBA图片(作为我下面代码的输入)—>输入到下面代码运算—>RGB图片和P模式的分割标签

需求

输入RGBA图像，输出RGB图片和P模式的分割标签
四通道图片
在这里插入图片描述

代码如下

import numpy as np
from PIL import Image

def array2p_mode(alpha_channel):
    """alpha_channel是灰度图像，像素值在0~255"""

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潘旭阳

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OpenCV cv::split函数的使用示例

2301_79326930的博客

09-08

823

cv::split是OpenCV中的一个函数，用于将多通道图像拆分为单通道图像。在本文中，我们将介绍cv::split函数的用法，并提供相应的源代码示例。接下来，我们创建一个名为channels的cv::Mat数组，用于存储拆分后的单通道图像。然后，我们调用cv::split函数，将输入图像image拆分为多个通道，并将结果存储到channels数组中。希望这篇文章能对你有所帮助！最后，我们使用cv::waitKey函数等待用户按下按键，以便程序能够保持窗口的显示，然后返回0表示程序顺利结束。

OpenCV cv::split用法的实例(附完整代码)

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

04-27

1215

OpenCV cv::split用法的实例OpenCV cv::split用法的实例 OpenCV cv::split用法的实例 #include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { char d[] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}; Mat m(2, 2, CV_8UC3, d);

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cv2.split函数与cv2.merge函数

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10-07

2178

split函数用于图像BGR通道的分离merge函数用于可将分开的图像通道合并到一起。

图像处理Opencv（三）

LateNight_LL的博客

12-12

3497

颜色通道的提取 cv2.split(img) cv2中提供了split函数来帮助我们提取颜色通道，参数img为图像变量名，返回值有三个，分别为b通道，g通道，r通道。返回值会分别得到图像的bgr通道对应的图像数据。例：边沿填充当我们对图像大小进行操作时，图像原来的规格可能与我们需求的规格有所差异，在调整时，对于规格差异部分我们就需要进行边界填充 cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, border

opencv 基础学习08-图像通道操作

小海聊智造

07-14

3912

OpenCV的通道拆分功能可用于将多通道图像拆分成单独的通道，这在图像处理和计算机视觉任务中具有许多应用场景。图像处理：在某些图像处理任务中，需要对图像的不同通道进行独立处理。例如，可以对彩色图像的RGB通道进行分别处理，如对每个通道进行直方图均衡化、对比度调整、颜色平衡等操作。物体检测：在某些物体检测任务中，通过分析不同通道的信息可以帮助提高检测准确性。例如，在红外图像中，热点和冷点可能分别对应于不同的物体或区域。通过拆分红外图像的通道，可以分别分析不同的温度通道，从而提取更具区分度的特征。背景建模。

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11-04

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函数 cv2.split() 将 3 通道 BGR 彩色图像分离为 B、G、R 单通道图像。 08. 图像的复制（np.copy） 09. 图像的裁剪（cv2.selectROI） 10. 图像的拼接（np.hstack） 11. 图像通道的拆分（cv2.split） 12. 图像通道的合并（cv2.merge）......

OpenCV 中的split函数和merge函数及示例

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就让我们来详细介绍一下这两个互为冤家的函数。首先是进行通道分离的split函数。 <1>split函数详解将一个多通道数组分离成几个单通道数组。ps：这里的array按语境译为数组或者阵列。这个split函数的C++版本有两个原型，他们分别是： C++: void split(const Mat& src, Mat*mvbegin); C++: void split(In...

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淡水池塘语义分割标签

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### 关于淡水池塘语义分割数据集及其标签定义对于淡水池塘语义分割的任务，构建一个合适的数据集至关重要。这类数据集中通常会包含不同类型的对象和背景区域，每种类型都需要被精确地标记以便用于训练计算机视觉模型。 #### 数据集特点淡水池塘环境复杂多样，可能涉及的对象种类繁多，包括但不限于： - **水面**：平静或波动的水体表面。 - **植被**：漂浮植物、岸边草丛或其他生长在水中或周围的绿色植物。 - **底质**：泥沙、石头或者其他沉积物形成的底部地形特征。 - **动物**：如鱼类、两栖类以及其他小型无脊椎动物等移动目标。 - **人工结构**：桥梁、堤坝、步道等人造设施[^1]。为了实现有效的语义分割，上述每一项都应该有清晰而详细的标签说明，这有助于提高AI算法的学习效果并增强其泛化能力。 #### 标签定义建议针对淡水池塘场景下的语义分割任务，可以考虑如下几个方面的标签设计原则： - 对于静态物体（如岩石、树木），应尽可能保持边界的一致性和准确性； - 动态元素（比如游动中的鱼群）则需采用时间序列的方式记录它们的位置变化轨迹； - 特殊情况下还应当加入一些辅助性的标记来指示特定条件的发生位置，例如污染源附近的颜色异常区或是冰冻层的存在范围； - 使用颜色编码方案可以帮助区分不同的类别，在可视化过程中也更加直观易懂；此外，考虑到实际应用场景的需求差异较大，具体到某个项目时还需要进一步细化各类别的属性描述，并确保所有参与标注工作的人员都能遵循统一的标准操作流程来进行工作。 ```python import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw def draw_segmentation_mask(image_path, mask_data): """ 绘制给定图片上的语义分割掩码参数: image_path (str): 输入图像路径 mask_data (dict): 各个分类对应的像素值字典返回: None """ img = Image.open(image_path).convert('RGBA') overlay = Image.new('RGBA', img.size, (0, 0, 0, 0)) drawing_layer = ImageDraw.Draw(overlay) for class_name, color in mask_data.items(): # 假设mask是一个numpy数组形式存储的真实标签图 mask = ... # 加载真实的mask文件 colored_mask = np.zeros((img.height, img.width, 4), dtype=np.uint8) colored_mask[mask == True] = list(color) + [255] temp_img = Image.fromarray(colored_mask.astype(np.uint8)).resize(img.size) drawing_layer.bitmap((0, 0), temp_img.convert("L"), fill=tuple(list(color)+[75])) combined_image = Image.alpha_composite(img, overlay) combined_image.show() ```