Joseph__Lagrange的博客

一 15种语义分割损失函数论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.14822代码地址：https://github.com/JunMa11/SegLosshttps://github.com/shruti-jadon/Semantic-Segmentation-Loss-Functions参考博客：图像分割损失函数最全面、最详细总结，含代码...

需求输入一张人像图片，对人像图片进行分割输入图片（912x618x3）：代码如下import osimport globimport cv2import paddlehub as hubpic_dir = './pic/'images_name = sorted(glob.glob(pic_dir+'*.png'))[:1]module_root = './deeplabv3p_xception65_humanseg/'module = hub.Module(name=None,

项目结项这些图片又舍不得丢掉，那就记录一下![在这里插入图片

有一个需求使用imgaug工具包进行图像分割数据增强说明：输入有两张图片，分别是RGB图片和对应的label图片，然后通过代码对这两张图片做了 缩放、镜像+上下翻转、旋转、xy平移、裁剪、旋转 + 裁剪、高斯平滑的图像增强两张输入图片：RGB图片对应的label代码如下import randomimport globimport numpy as npimport imgaug as iaimport imgaug.augmenters as iaafrom imgaug.a

有一个需求使用imgaug工具包来进行图像分割数据增强说明一下：读懂了imgaug documentation，做一个简单的demo，在imgaug（二）会讲解图像分割数据增强技术的常用操作两个输入：输入RGB原图输入标签(p mode)代码如下：import imageioimport numpy as npimport cv2 as cvimport imgaug as iaimport imgaug.augmenters as iaafrom imgaug.augmenta

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？需求从掩膜的RGBA图像中，得到RGB原图和分割标签P图四通道图片代码如下import numpy as npfrom PIL import Imagedef a2_Pmode(alpha_channel): # 1.预处理 img_arr = np.array(alpha_channel) img_arr[img_arr >= 128] =